Applications of multibeam water column imaging for hydrographic survey.
Notice bibliographique
Résumé
Water column imaging multibeam sonars are just now becoming widely available to the hydrographic community. Whilst originally developed to serve the fisheries community, this added functionality provides several significant advantages to the hydrographer in quality control. In order to interpret the spatial patterns of echoes within the approximately twodimensional cross-section for each ping, a complete understanding of the role of sidelobes, sectors and seabed angular response is needed. This paper reviews the imaging geometry, provides synthetic examples of the echo character of typical seafloors, and then goes on to examine real examples of mid water returns that impact on the quality of hydrographic data. Examples include interference from other sonars, propeller and engine noise, bubble wash-down, bottom detection failures, false tracking on wreck-like targets, and natural thermocline and fish targets. Each example is explained to show how, with proper interpretation, increased confidence in the validity of spurious soundings or echoes may be obtained. It is predicted that, in the near future, these data types will be routinely incorporated in the hydrographic quality control data stream. They provide both increased confidence in the sounding data quality as well as timely indicators of the imminent decline in image quality. Furthermore, the data can provide a value-added product for the fisheries and oceanographic imaging community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».