Earth Observation Sensor Calibration Using a Global Instrumented and Automated Network of Test Sites (GIANTS)
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
Calibration is critical for useful long-term data records, as well as independent data quality control. However, in the context of Earth observation sensors, post-launch calibration and the associated quality assurance perspective are far from operational. This paper explores the possibility of establishing a global instrumented and automated network of test sites (GIANTS) for post-launch radiometric calibration of Earth observation sensors. It is proposed that a small number of well-instrumented benchmark test sites and data sets for calibration be supported. A core set of sensors, measurements, and protocols would be standardised across all participating test sites and the measurement data sets would undergo identical processing at a central secretariat. The network would provide calibration information to supplement or substitute for on-board calibration, would reduce the effort required by individual agencies, and would provide consistency for cross-platform studies. Central to the GIANTS concept is the use of automation, communication, co-ordination, visibility, and education, all of which can be facilitated by greater use of advanced in situ sensor and telecommunication technologies. The goal is to help ensure that the resources devoted to remote sensing calibration benefit the intended user community and facilitate the development of new calibration methodologies (research and development) and future specialists (education and training). Keywords: sensor radiometric calibration, test sites, in situ sensing
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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