Quality Assessment of Stereophotoclinometry as a Shape Modeling Method Using a Synthetic Asteroid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The stereophotoclinometry (SPC) software suite has been used to generate global digital terrain models (DTMs) of many asteroids and moons, and was the primary tool used by the Origins, Spectral Interpretation, Resource Identification, and Security-Regolith Explorer (OSIRIS-REx) mission to model the shape of asteroid Bennu. We describe the dedicated preflight testing of SPC for the OSIRIS-REx mission using a synthetic “truth” asteroid model. SPC has metrics that determine the internal consistency of a DTM, but it was not known how these metrics are related to the absolute accuracy of a DTM, which was important for the operational needs of the mission. The absolute accuracy of an SPC-generated DTM cannot be determined without knowing the truth topography. Consequently, we developed a realistic, but synthetic, computer-generated representation of asteroid Bennu, photographed this synthetic truth model in an imaging campaign similar to that planned for the OSIRIS-REx mission, and then generated a global SPC DTM from these images. We compared the SPC DTM, which was represented by a radius every 70 cm across the asteroid surface, to the synthetic truth model to assess the absolute accuracy. We found that the internal consistency can be used to determine the 3D root-mean-square accuracy of the model to within a factor of two of the absolute accuracy.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».