Wildfire detection employing an imaging spectrometer with a digital focal plane array
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
Wildfires increasingly endanger people and property due to the growing population in the wildland urban interface, drought, and climate change. In the United States in 2023 over 1,000,000 acres burned in the western CONUS with no fire encompassing over 100,000 acres. Also, tragically the Lahaina Fire in Hawaii caused the deaths of over 100 people. In Canada, the extreme 2023 fire season resulted in almost 18,500,000 hectares burned, which was a factor of 2.6 larger than the previous high in 1995. The economic losses are enormous with resource expenditures running into the billions and insured losses running into the tens of billions of dollars in the United States. We propose the application of an imaging spectrometer for pre- and post-fire assessments and fire detection. MIT Lincoln Laboratory has developed three critical technologies that are applicable to the wildfire problem. The first is a compact spectrometer, the Chrisp Compact VNIR/SWIR Imaging Spectrometer (CCVIS), that can be modularly implemented for a wide-field imaging spectrometer. The second is the digital focal plane array (DFPA) technology with different detector materials, such as InGaAs or Mercury Cadmium Telluride (MCT), and extremely large well depths exceeding 108 electrons. The DFPA is critical for this application since traditional FPAs will saturate even for relatively cool fires with small spatial sample fill fractions. The DFPA also has sufficient signal to noise performance for pre- and post-fire products such as canopy cover, fuel quantification, and burnt area quantification and monitoring. The third is the TeraByte InfraRed Delivery (TBIRD) space-to-ground optical link that has a maximum data rate of 800 Gbps, which will not be addressed here. A small satellite implementation in a low Earth orbit (∼450 km) will have an entrance pupil on the order of 10 cm for a 50 m ground sample distance (GSD).
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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