In-flight radiometric calibration of the ExoMars TGO Colour and Stereo Surface Imaging System
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
The Colour and Stereo Surface Science Imaging System (CaSSIS) of the ExoMars Trace Gas Orbiter returns on average twenty images per day of the Martian surface, most of them in 3 or 4 colours and some of them in stereo. CaSSIS uses a push-frame approach to acquire colour images, with four bandpass filters deposited directly above the sensor and an imaging cadence synchronized with the ground track velocity to cover the imaged area with tens of small, partially overlapping images. These “framelets” are later map-projected and mosaicked to build the final image. This approach offers both advantages and challenges in terms of radiometric calibration. While the collection of dark and flatfield frames is considerably enhanced by the frequent and fast acquisition of tens of successive images, mosaics assembled from the adjacent framelets highlight the straylight and changes in the bias of the detector. Both issues have been identified on CaSSIS images, with low intensities overall (up to a few %), but sufficient to generate prominent artefacts on the final assembled colour images. We have therefore developed methods to correct these artefacts that are now included into the radiometric calibration pipeline. We detail here the different steps of the calibration procedure and the generation of the products used for calibration, and discuss the efficacy of the corrections. The relative uncertainties on the bias and flatfield frames are low, of the order of 0.2 and 0.1%, respectively. The uncertainty on the absolute radiometric calibration is of 3%, which is quite low for such an instrument. The straylight adds an estimated ∼1% error to the absolute calibration. The residuals after corrections of the straylight and bias offsets are of the order of a few DNs to tens of DNs. As CaSSIS can observe the Martian surface in challenging illumination conditions to provide unique views of the surface at early and late local solar time, residuals from the straylight correction can become noticeable when the absolute signal is very low. As they appear at the level of the noise in very low illumination images, these residuals do not limit the scientific exploitation of the data. For most of the dataset, as the signal in well-exposed images reaches 8000 DNs in the panchromatic filter and thousands of DNs in the colour filters, the residuals are negligible and CaSSIS provides the best colour images available over many areas covered.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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