Enhanced target detection and identification using multispectral and hyperspectral polarimetric thermal measurements
Notice bibliographique
Résumé
The performance of thermal electro-optic infrared sensors (EO/IR) may be limited in certain specific circumstances, particularly for the detection and identification of targets embedded in an isothermal scene, i.e. when there is insufficient thermal contrast between the targets against their surrounding background. Such situations generally occur at the beginning and end of the day, but can also happen at any time during the day. One way to cope with this limitation is to employ EO/IR sensors that are sensitive to the polarization states of light. With this intention, Defence Research and Development Canada (DRDC) has developed thermal infrared multispectral and hyperspectral polarimetric imaging systems and spectral algorithms to extract the polarized radiance components of targets of interest, and use this additional information to enhance detection and identification while reducing false alarm rate. This paper presents experimental results from measurements using ground-based multispectral and hyperspectral polarimetric imaging sensors to acquire the polarized radiance of targets set up at multiple orientation angles with respect to the sensors lineof-sight (LOS). The objectives of the experiments were to study the phenomenology of polarized surface radiance in the Long-Wave Infrared (LWIR) and assess the effect of different materials on the resulting s-polarized and p-polarized spectral components. Experimental results show the advantages of thermal multispectral and hyperspectral polarimetric imaging sensors over conventional unpolarized ones to discriminate targets against their background, particularly during thermal cross-over periods.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».