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Enregistrement W7039735544

Mise au point d'un reflectomètre imageur à partir de la vidéographie aérienne multispectrale (VAM)

2002· other· fr· W7039735544 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2002
Typeother
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrometerFrequency spectrumCorsican
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En télédétection aérienne, on peut obtenir des images du sol avec différents types de capteurs, justifiés par l'usage que l'on souhaite faire des images. Le système utilisé par le laboratoire de télédétection aérienne de l'UQAC est la vidéographie aérienne multispectrale (VAM). Ce système de caméra peut capter indépendamment jusqu'à 6 bandes spectrales, réparties du violet au proche infrarouge. Un système comme celui-ci peut donc nous permettre d'obtenir de l'information au sol dans des plages de longueurs d'onde bien définies, ce qui simplifie l'étude de certains aspects du sol. \n \nL'usage d'un capteur sensible au proche infrarouge est particulièrement intéressant pour étudier les stades phénologiques des végétaux. Ceux-ci peuvent se discriminer en observant la variation temporelle de l'albédo dans cette bande, caractéristique de la chlorophylle qui est produite par les végétaux. \n \nLa télédétection aérienne avec la bande proche infrarouge est donc souvent employée pour faire le suivi dans le temps d'un secteur particulier. Prenons par exemple des zones dévastées par des feux de forêt ou encore des zones agricoles. H faut alors faire plusieurs survols espacés temporellement d'un même endroit pour constater s'il y a eu ou non évolution de l'albédo des végétaux observés. \n \nMalheureusement, il était impossible avec le système original de constater une évolution de l'albédo car il n'y avait pas d'appareils pouvant nous assurer que les observations avaient été faites dans les mêmes conditions de lumière incidente. La variation dans l'intensité de signal alors reçu au capteur dépendait beaucoup plus de la lumière incidente que de la variation de l'albédo. \n \nLa comparaison directe d'imagerie aérienne ne devrait alors être faite que lorsque l'on sait que la lumière ambiante disponible était la même au moment de la prise d'information. Malheureusement, ce n'est à proprement parler jamais le cas car l'intensité et le contenu spectral de la lumière incidente dépendent beaucoup de facteurs incontrôlables. L'on doit alors se résoudre à faire les vols dans toutes sortes de conditions d'ensoleillement et trouver une autre manière de pouvoir faire un suivi temporel. \n \nIl faut alors connaître l'intensité spectrale de la lumière disponible au moment de la prise d'images pour pouvoir comparer ces dernières. C'est pourquoi, lors de ce projet de maîtrise, nous avons ajouté au système de vidéographie aérienne multispectrale un capteur de lumière incidente. L'information captée par ce dernier est intégrée aux images mêmes, sous forme d'un point lumineux dans un coin de l'image. L'intensité spectrale de ce point sert alors de référence. Lorsque les images seront traitées par informatique, l'on pourra faire varier la luminosité globale de l'image jusqu'à ce que l'intensité du point soit égale à celle du point d'une autre image du même secteur prise à un autre moment. L'on comparera alors les images en ayant la certitude que la luminosité ambiante simulée était la même dans les deux cas. À ce moment, la variation de la luminosité de tous les autres objets de l'image peut être comparée. Cela donne alors une mesure de la variation de l'albédo. \n \nL'ajout d'un capteur de lumière ambiante au système VAM pourrait sembler simple à première vue mais il en est tout autrement. L'ancien système optique de la caméra multispectrale a dû être modifié de façon radicale et ce, de manière à pouvoir intégrer l'information du capteur de lumière incidente (CLI), amenée par fibre optique, dans une partie de l'image de la caméra. Des simulations du nouveau système optique ont été faites à l'aide du logiciel ZEMAX. Elles ont permis d'introduire à l'intérieur de la caméra un système de lentilles relais, en plus de deux lentilles de champ. \n \nLes informations obtenues sont donc des images monochromes représentant l'intensité du signal réfléchi par le sol avec en un coin, une plage lumineuse d'intensité proportionnelle à la lumière incidente disponible dans cette même bande au moment de l'acquisition. Les images pourront donc être comparées entre elles en amenant par traitement informatique leur point de référence respectif à la même intensité. Un suivi temporel pourra alors être effectué pour voir s'il y a eu évolution du terrain. \n

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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