Simulating optical depth studies on a Martian helicopter via a drone-based field study in the Alvord Desert, Oregon
Notice bibliographique
Résumé
Dust studies are of interest to the Martian science community as they reveal important information on the spatial and temporal variability of dust loading in the atmosphere. This dust concentration information, in turn, illuminates atmospheric circulation and boundary layer height. To monitor dust in the atmosphere on Mars, NASA’s Martian Science Laboratory rover’s Mastcam and Navigation Camera (NavCam) have probed the atmosphere in Gale Crater since its landing in 2012. To determine dust loading in the Martian atmosphere, line-of-sight (LOS) optical depth has been used in previous studies using Mastcam (e.g. Smith et al. (2019)). These studies calculate optical depth per km, a quantity known as extinction, that is directly proportional to the number of dust particles per unit volume. However, due to the MSL rover’s inability to move significantly in vertical space before dust conditions change, elevation-dependent studies are limited to elevation angle studies, resulting in the inability to constrain the spatial position of dust features (such as dust devils) and the inability to get optical depth along a constant-elevation line of sight. The goal of this work is to develop and demonstrate a framework in which the spatial variation in extinction can be observed and calculated via a camera mounted on a drone flight, which can be applied to a future drone-based Mars mission. To test this, footage from a drone-mounted camera flown in the Alvord Desert, Oregon, United States in 2024 was used to determine optical depth as a function of elevation in RGB color channels. The drone flew above a desert salt pan over the course of several minutes. Two frames from one of the drone videos, one near-ground and one elevated, is given in Figure 1. To calculate the line-of-sight optical depth in the region of interest, the mountainous region far away from the camera, a similar method to what is used in Smith et al. (2019), will be used, but will be further improved via geometric transformations to obtain a horizontal-layered altitude profile of line-of-sight optical depth. These improvements, and how they can be used in a Mars-like setting to construct a full vertical profile of line-of-sight optical depth, will be discussed in this conference presentation. ReferencesMoores et al. 2015. Icarus. https://doi.org/10.1016/j.icarus.2014.09.020Smith et al. 2019. Geophys. Res. Lett. https://doi.org/10.1029/2019GL083788
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».