Notice bibliographique
Résumé
This chapter addresses the optimization and implementation aspects of the onboard near-lossless data compression using SAMVQ and HSOCVQ in the image-acquisition and data-handling chain of a satellite system. The raw data acquired by a satellite sensor is often not perfect; there are anomalies in the raw data caused by detector and instrument defects. It is necessary to assess how these anomalies will affect the compression performance onboard. The outcome of the assessment will help determine whether the anomalies should be removed onboard before compression. Another implementation aspect related to optimization of the onboard near-data compression is preprocessing and radiometric normalization to convert raw sensor data to radiance. In otherwords, SAMVQorHSOCVQshould be applied to either the raw sensor data or the radiance data. The evaluation of the effect of onboard preprocessing and radiometric conversion needs to be performed in order to examine whether they should be carried out onboard before compression. Radiance data obtained after radiometric calibration often contains random noise and some artifacts induced during this process. How do the random noise and artifacts in radiance affect the compression performance if the onboard compression is applied to the radiance data? For hyperspectral imagery, there are two kinds of distortions: spatial distortion (often referred to as “keystone”) and spectral distortion (often referred to as “smile”). How do these two distortions compromise the SAMVQ or HSOCVQ performance onboard? Should these distortions be corrected onboard before compression? Finally, the resilience of the two compression techniques to bit errors caused by single-event upsets (SEUs) is evaluated. This feature helps add proper error-correction measures to enhance the robustness of the compressed files and to decide the appropriate system requirement that prevents error propagation and data loss.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».