የሙቀት ካሜራን በመጠቀም ምን ያህል ርቀት ማየት እችላለሁ?

እሺ፣ ይህ ምክንያታዊ ጥያቄ ነው ግን ቀላል መልስ የለውም። እንደ በተለያዩ የአየር ንብረት ሁኔታዎች ውስጥ ያለው ቅነሳ፣ የሙቀት መለኪያ ስሜታዊነት፣ የምስል ስልተ ቀመር፣ የሞተ ነጥብ እና የጀርባ መሬት ድምፆች እና የዒላማው ዳራ የሙቀት ልዩነት ያሉ በውጤቶቹ ላይ ተጽዕኖ የሚያሳድሩ በጣም ብዙ ምክንያቶች አሉ። ለምሳሌ፣ የሲጋራ ማስቀመጫ በጣም ትንሽ ቢሆንም እንኳ በተመሳሳይ ርቀት ላይ በዛፍ ላይ ካሉ ቅጠሎች የበለጠ በግልጽ ይታያል፣ ምክንያቱም በዒላማው ዳራ የሙቀት ልዩነት ምክንያት።
የመለየት ርቀት የተጨባጭ ምክንያቶች እና ተጨባጭ ምክንያቶች ጥምረት ውጤት ነው። ከተመልካቹ የእይታ ሳይኮሎጂ፣ ልምድ እና ሌሎች ምክንያቶች ጋር የተያያዘ ነው። “የሙቀት ካሜራ ምን ያህል ርቀት ማየት ይችላል” የሚለውን ለመመለስ በመጀመሪያ ምን ማለት እንደሆነ ማወቅ አለብን። ለምሳሌ፣ አንድን ዒላማ ለመለየት፣ A በግልጽ ማየት እንደሚችል ቢያስብም፣ B ላይሆን ይችላል። ስለዚህ፣ ተጨባጭ እና የተዋሃደ የግምገማ መስፈርት መኖር አለበት።

የጆንሰን መስፈርቶች
ጆንሰን በሙከራው መሰረት የዓይን ማወቂያ ችግርን ከመስመር ጥንዶች ጋር አነጻጽሯል። የመስመር ጥንድ ማለት በትይዩ ብርሃን እና በጨለማ መስመሮች መካከል ያለው ርቀት ሲሆን በተመልካቹ የእይታ ግልጽነት ገደብ ላይ ነው። የመስመር ጥንድ ከሁለት ፒክስል ጋር እኩል ነው። ብዙ ጥናቶች የኢላማውን ባህሪ እና የምስል ጉድለቶችን ሳያስቡ የመስመር ጥንዶችን በመጠቀም የኢንፍራሬድ የሙቀት ምስል ስርዓትን የዒላማ ማወቂያ ችሎታ መወሰን እንደሚቻል አሳይተዋል።

በፎካል ፕላን ውስጥ ያለው የእያንዳንዱ ኢላማ ምስል ጥቂት ፒክስሎችን ይይዛል፣ ይህም ከመጠን፣ ከዒላማው እና ከሙቀት ምስል ሰሪው መካከል ካለው ርቀት እና ከቅጽበታዊ የእይታ መስክ (IFOV) ሊሰላ ይችላል። የዒላማው መጠን (d) እና ከርቀት (L) ጋር ያለው ጥምርታ የአፔር አንግል ይባላል። በምስሉ የተያዙትን የፒክሰሎች ብዛት ለማግኘት በIFOV ሊከፈል ይችላል፣ ማለትም n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD)። የትኩረት ርዝመቱ በጨመረ ቁጥር በዒላማው ምስል የሚያዙት ዋና ዋና ነጥቦች እንደሚበዙ ማየት ይቻላል። በጆንሰን መስፈርት መሠረት የመለየት ርቀቱ የበለጠ ነው። በሌላ በኩል ደግሞ የትኩረት ርዝመቱ በጨመረ ቁጥር የመስክ አንግል አነስተኛ እና ወጪው ከፍ ያለ ይሆናል።

በጆንሰን መስፈርቶች መሠረት አንድ የተወሰነ የሙቀት ምስል ምን ያህል ርቀት ማየት እንደሚችል ማስላት እንችላለን፡-

መለየት - አንድ ነገር አለ፡ 2 +1/-0.5 ፒክስል
እውቅና - የነገሩ አይነት ሊታወቅ ይችላል፣ ሰው ከመኪና ጋር ሲነጻጸር፡ 8 +1.6/-0.4 ፒክስል
መለያ - የተወሰነ ነገር መለየት ይቻላል፣ ሴት ከወንድ ጋር ሲነጻጸር፣ የተወሰነው መኪና፡ 12.8 +3.2/-2.8 ፒክስል
እነዚህ መለኪያዎች አንድ ታዛቢ አንድን ነገር ከተጠቀሰው ደረጃ ጋር የመለየት 50% ዕድል ይሰጣሉ።