The Mastcam‐Z Radiometric Calibration Targets on NASA's Perseverance Rover: Derived Irradiance Time‐Series, Dust Deposition, and Performance Over the First 350 Sols on Mars
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
Abstract The Mastcam‐Z radiometric calibration targets mounted on the NASA's Perseverance rover proved to be effective in the calibration of Mastcam‐Z images to reflectance (I/F) over the first 350 sols on Mars. Mastcam‐Z imaged the calibration targets regularly to perform reflectance calibration on multispectral image sets of targets on the Martian surface. For each calibration target image, mean radiance values were extracted for 41 distinct regions of the targets, including patches of color and grayscale materials. Eight strong permanent magnets, placed under the primary target, attracted magnetic dust and repelled it from central surfaces, allowing the extraction of radiance values from eight regions relatively clean from dust. These radiances were combined with reflectances obtained from laboratory measurements, a one‐term linear fit model was applied, and the slopes of the fits were retrieved as estimates of the solar irradiance and used to convert Mastcam‐Z images from radiance to reflectance. Derived irradiance time series are smoothly varying in line with expectations based on the changing Mars‐Sun distance, being only perturbed by a few significant dust events. The deposition of dust on the calibration targets was largely concentrated on the magnets, ensuring a minimal influence of dust on the calibration process. The fraction of sunlight directly hitting the calibration targets was negatively correlated with the atmospheric optical depth, as expected. Further investigation will aim at explaining the origin of a small offset observed in the fit model employed for calibration, and the causes of a yellowing effect affecting one of the calibration targets materials.
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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 | 0,004 | 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