Estimating Pollution Contents in an Urban Area using Airborne Hyperspectral Thermal Data
Notice bibliographique
Résumé
The best remedy of pollution is its detection and control. The major pollutants in an urban area are asbestos and aerosol. This work introduces a technique to detect the pollutants in an area using hyperspectral data. Due to its enriched spectral information very minute contents are identified. The hyperspectral image is captured with the Telops' HyperCam which contains thermal infrared bands which is used to create temperature map of that land surface thereby the different objects are classified according to different temperature ranges. The visible bands are also used to classify the image and the percentage of area under each class is calculated. To assess the accuracy of each classifier, confusion matrix is computed and identified that Support Vector Machine (SVM) classifier is the best other than Spectral Angle Mapper (SAM) and Spectral Information Divergence (SID) having accuracy of 94.89%. The amount of aerosol present in a locality is calculated with respect to a factor called PM10which gives the concentration of particles of dimension less than 10 μm. Using the relation between PM10and atmospheric reflectance the value of PM10is obtained between 34 μg/m3and 66 μg/m3. It's level is above 15 μg/m3which is the safe value according to Canadian jurisdiction so there is chance of hazardous health effects on human beings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».