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Enregistrement W4306247412 · doi:10.1016/j.pss.2022.105580

In-flight radiometric calibration of the ExoMars TGO Colour and Stereo Surface Imaging System

2022· article· en· W4306247412 sur OpenAlexafffund
A. Pommerol, N. Thomas, Miguel Almeida, Matthew Read, P. Becerra, Camila Cesar, Adomas Valantinas, Emanuele Simioni, A. S. McEwen, Jason Perry, C.M. Marriner, Giovanni Munaretto, M. Pajola, L. L. Tornabene, D. Mège, Vania Da Deppo, Cristina Re, G. Cremonese

Notice bibliographique

RevuePlanetary and Space Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyUniversity of BernNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of ArizonaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésCalibrationRadiometric calibrationRemote sensingOrbiterStereo imagingRadiometric datingGeologyDetectorMartian surfaceMars Exploration ProgramOpticsComputer scienceMartianPhysicsAstrobiologyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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)0,0030,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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