Utilizing optical flow technique to understand plasma convection
Notice bibliographique
Résumé
Plasma convection is a fundamental process of mass and energy transport within our solar system. In Earth’s magnetosphere, convection models often underestimate, or even fail to identify the contributions of dynamic ionospheric mesoscale (10s-100s km) structures that are responsible for significant energy transfer within the magnetosphere-ionosphere coupled system. The most used convection model relies on data from radars, which operates on spatial scales of approximately 50 km, with a temporal resolution of 2 minutes. In contrast, modern red-line all-sky cameras have a spatial resolution on the order of 1 km and temporal resolution of 3 s. These cameras respond to low energy precipitating electrons, which makes them sensitive tracers of magnetospheric convection, and sensitive to mesoscale structures that may be missed by radars. In recent years, the deployment of new cameras has expanded the coverage to include most of the auroral oval and polar cap above the North American continent. Despite their potential for monitoring and studying ionospheric convection, currently only rudimentary techniques have been applied to measure the motion of these optical structures. In this work, we show initial results of optical flow calculations to analyze the motion of optical structures observed with the new red-line all-sky cameras. Optical flow calculations represent the apparent motion of objects in consecutive frames. The result of this technique provides two-dimensional flow fields, which has enabled us to enhance our understanding of ionospheric electric fields. Finally, perform a validation analysis by comparing the optical flow calculations and incoherent scatter radar measurements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».