Radiometric correction of satellite imagery for topographic and atmospheric effects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The radiometry of satellite imagery is influenced by ground cover, local topography, and atmosphere. In order to increase the accuracy of ground cover identification from satellite imagery, effects due to topography and atmosphere must be removed. These effects can be estimated by modeling the image-formation process. For this thesis an image-formation model is developed and tested on Landsat MSS data over a mountainous region. Solar illumination angle, atmosphere depth, and sky illumination are calculated with the help of a digital elevation model. A digital forest cover map is used to select a target forest type for which model parameters are estimated using regression analysis. Results of this analysis indicate that solar illumination angle has the largest effect on target pixel irradiance followed by atmosphere depth. Sky illumination as calculated, was significantly correlated with target pixel irradiance but in a negative sense. This correlation suggests that inter reflection (also called mutual illumination) from adjacent terrain may be a small but significant source of illumination. The estimated model parameters are used to correct the imagery for topographic and atmospheric effects. Visual assessment of the corrected imagery indicates that many but not all of the topographic effects have been reduced. Comparisons between computer classified imagery and the forest cover map show an improvement in correctly classified pixels from 54% for the original image to 72% for the corrected image.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle