Polarimetric LiDAR backscattering contrast of linearly and circularly polarized pulses for ideal depolarizing targets in generic water fogs
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate the backscattering depolarization of linearly and circularly polarized laser sources propagating in dense water fogs. We limit our investigation to a simple case where an active LiDAR system is pointed toward a white depolarizing Lambertian solid target. The receiver captures the reflected signal in the orthogonal channel so as to remove most of the backscattering from the water fog. It is shown that in the studied cases, a circularly polarized signal is depolarized faster than a linearly polarized signal and thus produces less contrast. We show that in the cases that can be described by the small angle approximation, the Rubenson degree of polarization (DoP) of a circularly polarized beam can be predicted by the DoP of a linearly polarized beam as <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mml:msub> <mml:mtext>DoP</mml:mtext> <mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mml:mtext>cir</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mml:msub> <mml:mtext>DoP</mml:mtext> <mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mml:mtext>lin</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> </mml:math> , even for low-order multiple scattering events. In these conditions, since the linear DoP is always stronger, the contrast is expected to be better in linear polarization for ideal depolarizing targets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».