Converting TREx-RGB green-channel data to 557.7 nm auroral intensity: Methodology and initial results
Notice bibliographique
Résumé
The recently deployed Transition Region Explorer (TREx) RGB (red-green-blue) all-sky-imager (ASI) is designed to capture 'true color' images of the aurora and airglow. Since the 557.7 nm green-line is usually the brightest emission line in visible auroras, the green-channel of a TREx-RGB camera is usually dominated by the 557.7 nm emission. Under this rationale, the TREx mission does not include a specific 557.7 nm imager, and is designed to use the RGB green-channel data as a proxy of the 557.7 nm aurora. In this study, we present an initial effort to establish the conversion ratio/formula linking the RGB green-channel data to the absolute intensity of 557.7 nm auroras, which is crucial for quantitative uses of RGB data. We illustrate two approaches: (1) through a comparison with the collocated measurement of green-line auroras from TREx spectrograph; (2) through a comparison with the modeled green-line intensity according to realistic electron precipitation flux measurements from low-Earth-orbit satellites, with the aid of an auroral transport model. We demonstrate the procedures and provide initial results for the TREx RGB ASIs at Rabbit Lake and Lucky Lake stations. The RGB response is found to be nonlinear. Empirical conversion ratios/formulas between RGB Green-channel data and the green-line auroral intensity are given and can be immediately applied by TREx RGB data users. The methodology established in this study will also be applicable to the upcoming SMILE ASI mission, which will adopt a similar RGB camera system in its deployment.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».