Coordinating high-resolution hyperspectral and RGB video acquisition of dynamic natural water scenes
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
A bimodal video imaging platform combining 371-band hyperspectral and red-green-blue (RGB) video acquisition systems was constructed and used to collect video imagery of the Lake Ontario shoreline at Hamlin Beach State Park in Rochester, New York, United States. We designed a video processing workflow to correlate video reflectance data collected by a line-scanning imaging spectrometer and a traditional RGB video camera for hyperspectral imagery prediction. Using the relationship between the hyperspectral video (HSV) data and RGB video, we tested our workflow by predicting hyperspectral image frames of dynamic natural water scenes from the RGB imagery at times prior to and following a time segment where we had developed a correlative model between the two imagery data streams. We acquired HSV using a Headwall Hyperspec micro-high efficiency visible and near-infrared imaging spectrometer in the low-rate video mode of our configuration and RGB data with a low-cost consumer GoPro Hero 8 Black. Hyperspectral image band predictions used distributions of absolute and normalized residuals in radiometrically calibrated reflectance spaces. Within visible wavelengths, 95% of the scene was predicted to within 2% absolute reflectance, which translates to ∼30% of signal level for water spectra. In the near-infrared regime, the normalized error percentage of the residuals sharply increased to ∼90% for 95% of the scene due to lack of band information from the RGB video imagery of our shallow water scene.
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.
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 | 0,000 |
| 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