Spectral unmixing of hyperspectral imagery for mineral exploration: comparison of results from SFSI and AVIRIS
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Bibliographic record
Abstract
AbstractHyperspectral image data sets acquired near Cuprite, Nevada, in 1995 with the Short-Wave Infrared (SWIR) Full Spectrum Imager (SFSI) and in 1996 with the Airborne Visible-Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) are analysed with a spectral unmixing procedure and the results compared. The nominal pixel centre spacings are 1.0 by 1.5 m for SFSI and 16.2 by 18.1 m for AVIRIS across track and along track, respectively; the region imaged by SFSI is a small portion of the full AVIRIS scene. Both data cubes have nominal spectral band centre spacings of approximately 10 nm. The image data, converted to radiance units, are atmospherically corrected and converted to surface reflectances. Spectral end members are extracted automatically from the two data sets; those representing mineral species common to both are compared to each other and to reference spectra obtained with a field instrument, the Portable Infrared Mineral Analyser (PIMA). The full sets of end members are used in a constrained linear unmixing of the respective hyperspectral image cubes. The resulting unmixing fraction images derived from the AVIRIS and SFSI data sets for the minerals alunite, buddingtonite, kaolinite, and opal correlate well, with correlation coefficients ranging from 0.75 to 0.91, after compensation for shadowing and misregistration effects.Des ensembles de données hyperspectrales acquises près de Cuprite, au Nevada, en 1995 avec l'imageur SFSI (short-wave infrared full spectrum imager) et en 1996 avec le capteur AVIRIS (airborne visible-infrared imaging spectrometer) sont analysés à l'aide d'une procédure de démixage spectral et les résultats sont comparés. L'espacement des centres de pixels est de 1,0 m par 1,5 m pour SFSI et de 16,2 m par 18,1 m pour AVIRIS respectivement en visée latérale et longitudinale; la région imagée par SFSI est une petite portion de la scène AVIRIS complète. Les deux cubes de données ont un espacement de centres de bandes spectrales d'environ 10 nm. Les données images, converties en unités de luminance, sont soumises à une correction atmosphérique et converties en réflectance de surface. Des composantes spectrales homogènes sont extraites automatiquement des deux ensembles de données; celles qui représentent des espèces minérales communes aux deux ensembles sont comparées l'une à l'autre et par rapport à des spectres de référence obtenus à l'aide d'un instrument de terrain, le PIMA (portable infrared mineral analyser). Les ensembles complets de composantes spectrales homogènes sont utilisés dans une procédure de démixage spectral à contrainte linéaire des cubes d'images hyperspectrales respectifs. Les images des fractions de composantes résultant du démixage dérivées des ensembles de données AVIRIS et SFSI pour les minéraux comme l'alunite, la buddingtonite, la kaolinite et l'opale montrent une bonne corrélation, avec des coefficients de corrélation variant de 0,75 à 0,91, après compensation pour les effets d'ombre et les défauts de superposition.[Traduit par la Rédaction]
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it