The applicability of radiative transfer models for atmospherically correcting airborne hyperspectral data in Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
As part of a collaborative project between BAS, DRDC Suffield (Canada) and ITRES Research Ltd., (Canada) the first known airborne hyperspectral dataset was acquired over the Antarctic in February 2011. The simultaneous deployment of commercially available visible-near infrared and shortwave infrared spectrometers generated a dataset covering 0.35 to 2.5 µm spectral range at a spectral resolution of 9.6-14 nm. To enable quantitative analysis of surface properties using imaging spectrometry data the removal of atmospheric absorption and scattering effects is an essential pre-processing step. The implementation of a sufficiently accurate and robust atmospheric correction methodology is of critical importance in ensuring that the results from spectral and spatial analysis algorithms are as accurate as possible. However, whilst methodologies are well established for most environments, there is currently no published methodology for correcting airborne hyperspectral data in the Antarctic region. This study presents initial results from an investigation into the applicability of the MODTRAN-5® radiative transfer model and the ATCOR-4 atmospheric correction package for producing atmospherically corrected hyperspectral data in the unique Antarctic environment; an environment that is cold, dry and has low levels of aerosols and atmospheric pollution. Initial results from radiative transfer modelling and atmospheric correction produce absolute reflectance spectra which are partially comparable to laboratory measured spectra. Improvements are seen with the hybrid approach of radiative transfer modelling and the empirical line method using in-scene ground targets. Residual noise remains present due to absorption by atmospheric gases and aerosols which are not appropriately modelled for this environment. Overall, this demonstrates that commercially available packages are not currently flexible enough to correct Antarctic hyperspectral data without the addition of in-scene ground calibration targets. The implementation of Antarctic aerosol and atmospheric profiles into the radiative transfer model would likely improve these corrections and remains an area of investigation for future hyperspectral campaigns in the region.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».