Bu makul bir soru ama basit bir cevabı yok.Farklı iklim koşullarındaki zayıflama, termal dedektörün hassasiyeti, görüntüleme algoritması, ölü nokta ve arka plan sesleri, hedef arka plan sıcaklık farkı gibi sonuçları etkileyecek çok fazla faktör vardır.Örneğin, hedef arka plan sıcaklık farkı nedeniyle bir sigara izmariti, çok daha küçük olsa bile aynı mesafedeki bir ağaçtaki yapraklara göre daha net görülür.
Algılama mesafesi subjektif faktörlerin ve objektif faktörlerin birleşiminin sonucudur.Gözlemcinin görsel psikolojisi, deneyimi ve diğer faktörlerle ilgilidir.“Termal kamera ne kadar uzağı görebilir?” sorusunun cevabını verebilmek için öncelikle ne anlama geldiğini bulmamız gerekiyor.Örneğin bir hedefi tespit etmek için A onu net görebildiğini düşünürken B göremeyebilir.Bu nedenle objektif ve birleşik bir değerlendirme standardının olması gerekir.
Johnson'ın kriterleri
Johnson, deneye göre göz algılama sorununu çizgi çiftleriyle karşılaştırdı.Bir çizgi çifti, gözlemcinin görme keskinliğinin sınırında paralel aydınlık ve karanlık çizgiler boyunca uzanan mesafedir.Bir çizgi çifti iki piksele eşdeğerdir.Birçok çalışma, hedefin niteliğini ve görüntü kusurlarını dikkate almadan, kızılötesi termal görüntüleme sisteminin hedef tanıma yeteneğinin çizgi çiftleri kullanılarak belirlenmesinin mümkün olduğunu göstermiştir.
Odak düzlemindeki her bir hedefin görüntüsü, boyuttan, hedef ile termal görüntüleme cihazı arasındaki mesafeden ve anlık görüş alanından (IFOV) hesaplanabilen birkaç piksel kaplar.Hedef boyutunun (d) mesafeye (L) oranına açıklık açısı denir.Görüntünün kapladığı piksel sayısını elde etmek için IFOV'a bölünebilir, yani n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD).Odak uzaklığı ne kadar büyük olursa, hedef görüntünün kapladığı asal noktaların da o kadar fazla olduğu görülebilir.Johnson kriterine göre algılama mesafesi daha uzaktır.Öte yandan odak uzaklığı ne kadar büyük olursa alan açısı o kadar küçük olur ve maliyet de o kadar yüksek olur.
Belirli bir termal görüntünün ne kadar uzağı görebileceğini Johnson Kriterlerine göre minimum çözünürlüklere göre hesaplayabiliriz:
Algılama – bir nesne mevcut: 2 +1/-0,5 piksel
Tanıma – tip nesnesi ayırt edilebilir, bir kişi veya bir araba: 8 +1,6/-0,4 piksel
Tanımlama – belirli bir nesne, bir kadın ve bir erkek, belirli bir araba ayırt edilebilir: 12,8 +3,2/-2,8 piksel
Bu ölçümler, bir gözlemcinin bir nesneyi belirtilen düzeyde ayırt etme olasılığının %50'sini verir.
Gönderim zamanı: 23 Kasım 2021