Water column compensation workflow for hyperspectral imaging data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Our article describes a data processing workflow for hyperspectral imaging data to compensate for the water column in shallow, clear to moderate optical water types. We provide a MATLAB script that can be readily used to implement the described workflow. We break down each code segment of this script so that it is more approachable for use and modification by end users and data providers. The workflow initially implements the method for water column compensation described in Lyzenga (1978) and Lyzenga (1981), generating depth invariant indices from spectral band pairs. Given the high dimensionality of hyperspectral imaging data, an overwhelming number of depth invariant indices are generated in the workflow. As such, a correlation based feature selection methodology is applied to remove redundant depth invariant indices. In a post-processing step, a principal component transformation is applied, extracting features that account for a substantial amount of the variance from the non-redundant depth invariant indices while reducing dimensionality. To fully showcase the developed methodology and its potential for extracting bottom type information, we provide an example output of the water column compensation workflow using hyperspectral imaging data collected over the coast of Philpott's Island in Long Sault Parkway provincial park, Ontario, Canada. Workflow calculates depth invariant indices for hyperspectral imaging data to compensate for the water column in shallow, clear to moderate optical water types. The applied principal component transformation generates features that account for a substantial amount of the variance from the depth invariant indices while reducing dimensionality. The output (both depth invariant index image and principal component image) allows for the analysis of bottom type in shallow, clear to moderate optical water types.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle