Bu makul bir soru ama basit bir cevabı yok. Sonuçları etkileyebilecek çok fazla faktör var; farklı iklim koşullarındaki zayıflama, termal dedektörün hassasiyeti, görüntüleme algoritması, ölü nokta ve arka plan gürültüleri ve hedef arka plan sıcaklık farkı gibi. Örneğin, bir sigara izmariti, aynı mesafede bir ağacın yapraklarından çok daha küçük olsa bile, hedef arka plan sıcaklık farkı nedeniyle daha net görülür.
Algılama mesafesi, öznel ve nesnel faktörlerin bir kombinasyonunun sonucudur. Gözlemcinin görsel psikolojisi, deneyimi ve diğer faktörlerle ilgilidir. "Termal kamera ne kadar uzağı görebilir?" sorusunu yanıtlamak için öncelikle bunun ne anlama geldiğini bulmalıyız. Örneğin, bir hedefi tespit etmek için, A onu net bir şekilde görebildiğini düşünürken, B göremeyebilir. Bu nedenle, nesnel ve birleşik bir değerlendirme standardı olmalıdır.
Johnson'ın kriterleri
Johnson, deneye göre gözle algılama problemini çizgi çiftleriyle karşılaştırdı. Bir çizgi çifti, gözlemcinin görme keskinliğinin sınırında paralel açık ve koyu çizgiler arasında oluşan mesafedir. Bir çizgi çifti iki piksele eşdeğerdir. Birçok çalışma, hedefin doğasını ve görüntü kusurlarını dikkate almadan, çizgi çiftlerini kullanarak kızılötesi termal görüntüleme sisteminin hedef tanıma yeteneğini belirlemenin mümkün olduğunu göstermiştir.
Odak düzlemindeki her bir hedefin görüntüsü birkaç piksel kaplar; bu piksel sayısı, hedefin boyutu, hedef ile termal görüntüleyici arasındaki mesafe ve anlık görüş alanı (IFOV) kullanılarak hesaplanabilir. Hedef boyutunun (d) mesafeye (L) oranı, diyafram açısı olarak adlandırılır. Görüntünün kapladığı piksel sayısını elde etmek için bu oran IFOV'ye bölünebilir, yani n = (D / L) / IFOV = (DF) / (LD). Odak uzaklığı ne kadar büyükse, hedef görüntüsünün kapladığı piksel sayısı o kadar fazla olur. Johnson kriterine göre, algılama mesafesi daha uzaktır. Öte yandan, odak uzaklığı ne kadar büyükse, görüş açısı o kadar küçük olur ve maliyet o kadar yüksek olur.
Johnson Kriterlerine göre minimum çözünürlüklere dayanarak, belirli bir termal görüntünün ne kadar uzağı görebildiğini hesaplayabiliriz:
Algılama – bir nesne mevcut: 2 +1/-0,5 piksel
Tanıma – nesnenin türü ayırt edilebiliyor, insan mı yoksa araba mı: 8 +1.6/-0.4 piksel
Tanımlama – belirli bir nesne ayırt edilebilir, kadın mı erkek mi, belirli bir araba: 12,8 +3,2/-2,8 piksel
Bu ölçümler, bir gözlemcinin bir nesneyi belirtilen seviyede ayırt etme olasılığının %50 olduğunu göstermektedir.
Yayın tarihi: 23 Kasım 2021