Spatial Coverage Map and Resampling Error Assessment for Hyperspectral Imaging Data
Notice bibliographique
Résumé
A set of MATLAB functions (HSI_PSFS, SC_RS_Analysis_NAD.m, SC_RS_Analysis_sim.m) were developed to assess the spatial coverage of pushbroom hyperspectral imaging (HSI) data. HSI_PSFs derives the net point spread function of HSI data based on nominal data acquisition and sensor parameters (sensor speed, sensor heading, sensor altitude, number of cross track pixels, sensor field of view, integration time, frame time and pixel summing level). SC_RS_Analysis_sim calculates a theoretical spatial coverage map for HSI data based on nominal data acquisition and sensor parameters. The spatial coverage map is the sum of the point spread functions of all the pixels collected within an HSI dataset. Practically, the spatial coverage map quantifies how HSI data spatially samples spectral information across an imaged scene. A secondary theoretical spatial coverage map is also calculated for spatially resampled (nearest neighbour approach) HSI data. The function also calculates theoretical resampling errors such as pixel duplication (%), pixel loss (%) and pixel shifting (m). SC_RS_Analysis_NAD calculates an empirical spatial coverage map for collected HSI data (before and after spatial resampling) based on its nominal data acquisition and sensor parameters. The function also calculates empirical resampling errors. The current implementation of SC_RS_Analysis_NAD only works for ITRES (Calgary, Alberta, Canada) data products as it uses auxiliary information generated during the ITRES data processing workflow. This auxiliary information includes a ground look-up table that specifies the location (easting and northing) of each pixel of the HSI data in its raw sensor geometry. This auxiliary information also includes the pixel-to-pixel mapping between the HSI data in its raw sensor geometry and the spatially resampled HSI data. SC_RS_Analysis_NAD can readily be modified to work with HSI data collected by sensors from other manufacturers so long as the required auxiliary information can be extracted during data processing.
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.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».