Analyse de la variabilité spatio-temporelle de l'uniformité radiométrique des sites d'étalonnage des capteurs d'observation de la terre.
Bibliographic record
Abstract
L'étalonnage radiométrique des capteurs de télédétection optique avec vérité terrain est la méthode qui peut garantir la meilleure précision avec un coût le moins cher. Néanmoins, la bibliographie nous a montré que cette méthode est contrôlée, entre autres, par le problème de la variabilité spatio-temporelle de l'uniformité radiométrique des sites. Dans la littérature, nous avons recensé plusieurs sites test utilisés pour l'étalonnage direct et indirect des capteurs satellitaires et aéroportés. Nous avons montré que chacun de ces sites a ses propres caractéristiques et son uniformité dépend de la variation de son humidité, sa couleur et sa brillance, sa rugosité, sa topographie, son climat, sa taille, etc. Le but de cette thèse est de réaliser une étude d'uniformité des sites Newell County en Alberta (Canada), Lunar Lake Playa et Railroad Valley Playa au Nevada (États Unis). Les objectifs qui ont été soulignés sont la caractérisation spatiale, temporelle et spectrale et la détermination d'une taille appropriée pour chacun des trois sites. (Abstract shortened by UMI.)
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".