Perhitungan Nilai Digital Radiansi Berdasarkan Band Pada Citra Alos Avnir-2 Di Wilayah Sidangoli Dehe Kecamatan Jailolo Selatan Kabupaten Halmahera Barat
Bibliographic record
Abstract
Citra satelit yang digunakan dalam penelitian ini adalah Citra ALOS AVNIR-2 dengan resolusi spasial 10 m dan terdiri atas empat band yang terdiri atas tiga band merupakan spektral visible (cahaya tampak) dan satu gelombang merupakan spektral infrah merah. Cakupan area dari citra ALOS AVNIR-2 yang digunakan dalam penelitian ini adalah wilayah Sidangoli Dehe Kecamatan Jailolo Selatan Kabupaten Halmahera Barat. Adapu tujuan dari penelitian ini adalah menentukan nilai digital radiansi pada citra ALOS AVNIR-2 di Wilayah Sidangoli Dehe. Metode yang digunakan dalam penelitian ini merupakan aplikasi algoritma dalam pengolahan dan analisis citra. Sebelum melakukan koreksi radiansi citra maka harus dilakukan pengolahan awal terhadap citra yang meliputi koreksi atmosferik, koreksi geometric, dan komposit citra. Hasil dari penelitian ini merupakan citra radiansi yang telah dikoreksi secara matematis dengan model algoritma melalui transformasi dari Nilai Digital (DN) yang merupakan bilangan berbasis 28. Nilai digital citra radiansi tersebut terintegrasi secara langsung dengan histogram sehingga dapat divisualisasikan melalui julat gelombang spektral. Citra dari hasil penelitian ini diketahui bahwa nilai digital radiansi masing-masing band dari Citra ALOS AVNIR-2 yaitu band 1 dengan nilai 0 – 110 wm-2sr-1 μm-1, band 2 dengan nilai 0 – 121 wm-2sr-1 μm-1, band 3 dengan nilai 0 – 111 wm-2sr-1 μm-1, dan band 4 dengan nilai 0 – 170 wm-2sr-1 μm-1.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".