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Record W7039735544

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

2002· other· fr· W7039735544 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2002
Typeother
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicFace Recognition and Perception
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPyrometerFrequency spectrumCorsican
DOInot available

Abstract

fetched live from 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

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.057

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.007

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.175
Teacher spread0.169 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2002
Admission routes1
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