Polarimetric active imaging in dense fog
Notice bibliographique
Résumé
Operation under degraded visual environment (DVE) presents important strategic advantages. 3D mapping has been performed under DVE and good quality images have been obtained through DVE with active imaging systems. In these applications, the presence of fog clouds degrades the quality of the remotely sensed signal or even renders the operation totally impossible. In view of making the active imaging method more robust against dense fog, the use of polarimetry is herein studied. Spherical particles typical of fog do not depolarize incident polarized light in the backscattering (180°) direction. So, in principle, there should be less dazzling caused by aerosols for active imaging systems operating using the secondary polarization. However, strong depolarization still occurs at angles close to 180°. The greater the ratio of size to wavelength, the closer to 180° will the depolarization occur. When the cloud optical depth is small, the major scattering events seen by an active camera are the single backscattering events. However, when the optical depth of the cloud is higher than 1, multiple scattering becomes more important and causes depolarization due to the backscattering around 180°. The physics of this process will be discussed. Experimental results supporting the analysis will be presented. Those experimental results were obtained under controlled environment using the DRDC-Valcartier aerosol chamber. The experimental method herein proposed is based upon the use of ICCD range gated cameras wherein gate width and gate location may be varied on the fly. The optimal conditions for the use of these devices in view of obtaining the best image contrast are experimentally studied and reported in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».