Reflectance properties of grey-scale Spectralon® as a function of viewing angle, wavelength, and polarization
Notice bibliographique
Résumé
The remote-sensing community uses grey-scale Spectralon to evaluate the performance of instruments designed to observe geologic surfaces with a range of reflectance values. This article presents the normalized biconical reflectance factor of a series of grey-scale Spectralon targets taken at viewing angles ranging from 10° to 80°. The darkest Spectralon standard, when illuminated at nadir incidence with s-polarized 1064 nm light, first undergoes a decrease in reflectance factor with increasing viewing angle, then encounters a minimum, after which the reflectance factor increases with increasing viewing angle. When progressively brighter Spectralon samples are measured, the reflectance factor dip at lower emergence angles becomes less pronounced and the slope at higher emergence angles is more gradual until, for the 20% Spectralon sample, the curve dips downward at the highest emergence angles. Measuring the grey-scale Spectralon set of targets using p-polarized incident light, the same trends described above are seen, except for the darkest Spectralon target, which monotonically decreases in reflectance factor. The data show a total decrease of 44%. The reflectance factor curves observed at 852 nm are similar to those seen at 1064 nm in that the same number of inflection points and the same sign of slope is seen at both wavelengths. However, comparing two different incidence angles using 1064 nm s polarized incident light, the slope of the reflectance factor curve does change significantly. For the brightest Spectralon target, the slope is positive for = 60° and negative for = 0° at all viewing angles measured. For the darkest Spectralon target, the slope is larger for = 60° than for = 0° at all viewing angles measured. At = 60°, the data show a total increase of 1360% in reflectance factor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».