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Enregistrement W3132195051 · doi:10.1007/s11214-021-00795-x

Pre-Flight Calibration of the Mars 2020 Rover Mastcam Zoom (Mastcam-Z) Multispectral, Stereoscopic Imager

2021· review· en· W3132195051 sur OpenAlexaff
Alexander G. Hayes, P. Corlies, Christian Tate, M. Barrington, J. F. Bell, J. N. Maki, M. A. Caplinger, M. A. Ravine, K. M. Kinch, K. E. Herkenhoff, B. Horgan, J. R. Johnson, M. T. Lemmon, Gerhard Paar, M. S. Rice, Elsa Jensen, Tex Kubacki, E. A. Cloutis, R. Deen, B. L. Ehlmann, Emily Lakdawalla, R. Sullivan, A. Winhold, Alexis Parkinson, Zachary Bailey, Jason Van Beek, Piluca Caballo-Perucha, E. Cisneros, Darian T. Dixon, Christopher Donaldson, Ole Bjarlin Jensen, J. C. Kuik, Kristiana Lapo, Angela Magee, Marco Merusi, J. Mollerup, N. A. Scudder, Christina H. Seeger, Evan Stanish, M. Starr, Mark Thompson, Nathalie Turenne, K. Winchell

Notice bibliographique

RevueSpace Science Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftJet Propulsion LaboratoryAmes Research CenterU.S. Geological SurveyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMars Exploration ProgramMultispectral imageRemote sensingStereoscopyCalibrationZoomPlanetary scienceGeologyMars roverAstrobiologyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The NASA Perseverance rover Mast Camera Zoom (Mastcam-Z) system is a pair of zoomable, focusable, multi-spectral, and color charge-coupled device (CCD) cameras mounted on top of a 1.7 m Remote Sensing Mast, along with associated electronics and two calibration targets. The cameras contain identical optical assemblies that can range in focal length from 26 mm ( $25.5^{\circ }\, \times 19.1^{\circ }\ \mathrm{FOV}$ 25.5 ∘ × 19.1 ∘ FOV ) to 110 mm ( $6.2^{\circ } \, \times 4.2^{\circ }\ \mathrm{FOV}$ 6.2 ∘ × 4.2 ∘ FOV ) and will acquire data at pixel scales of 148-540 μm at a range of 2 m and 7.4-27 cm at 1 km. The cameras are mounted on the rover’s mast with a stereo baseline of $24.3\pm 0.1$ 24.3 ± 0.1 cm and a toe-in angle of $1.17\pm 0.03^{\circ }$ 1.17 ± 0.03 ∘ (per camera). Each camera uses a Kodak KAI-2020 CCD with $1600\times 1200$ 1600 × 1200 active pixels and an 8 position filter wheel that contains an IR-cutoff filter for color imaging through the detectors’ Bayer-pattern filters, a neutral density (ND) solar filter for imaging the sun, and 6 narrow-band geology filters (16 total filters). An associated Digital Electronics Assembly provides command data interfaces to the rover, 11-to-8 bit companding, and JPEG compression capabilities. Herein, we describe pre-flight calibration of the Mastcam-Z instrument and characterize its radiometric and geometric behavior. Between April 26 $^{th}$ t h and May 9 $^{th}$ t h , 2019, ∼45,000 images were acquired during stand-alone calibration at Malin Space Science Systems (MSSS) in San Diego, CA. Additional data were acquired during Assembly Test and Launch Operations (ATLO) at the Jet Propulsion Laboratory and Kennedy Space Center. Results of the radiometric calibration validate a 5% absolute radiometric accuracy when using camera state parameters investigated during testing. When observing using camera state parameters not interrogated during calibration (e.g., non-canonical zoom positions), we conservatively estimate the absolute uncertainty to be $<10\%$ < 10 % . Image quality, measured via the amplitude of the Modulation Transfer Function (MTF) at Nyquist sampling (0.35 line pairs per pixel), shows $\mathrm{MTF}_{\mathit{Nyquist}}=0.26-0.50$ MTF Nyquist = 0.26 − 0.50 across all zoom, focus, and filter positions, exceeding the $>0.2$ > 0.2 design requirement. We discuss lessons learned from calibration and suggest tactical strategies that will optimize the quality of science data acquired during operation at Mars. While most results matched expectations, some surprises were discovered, such as a strong wavelength and temperature dependence on the radiometric coefficients and a scene-dependent dynamic component to the zero-exposure bias frames. Calibration results and derived accuracies were validated using a Geoboard target consisting of well-characterized geologic samples.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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