Adaptation du SHOALS à la cartographie sédimentaire côtière peu profonde dans la Baie des Chaleurs, Québec, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Ce travail a pour but d'adapter un LiDAR (Light Detection And Ranging) bathymétrique, le SHOALS d'Optech, à la \ncartographie sédimentaire des zones côtières peu profondes en se basant uniquement sur \nles données du SHOALS. Ce système LiDAR émet à partir d'un support aéroporté, un \ndouble faisceau laser, un bleu-vert (532 nm) et un infra-rouge (1064 nm), qui ont pour \nvocation respective, de détecter les fonds marins et de localiser la surface du plan d'eau. \nLes LiDAR bathymétriques aéroportés assurent un relevé conjoint des zones terrestres et \ndes premiers mètres des zones marines en évitant les zones où la navigation est \nhasardeuse voir impossible. \nPour réaliser cette adaptation, trois axes de recherches sont développés et portent sur : \nl'étude bathymétrique, l'étude des corps sédimentaires et des processus hydrodynamiques \nassociés et la cartographie sédimentaire proprement dite. \nLes sites d'études sont localisés sur la côte nord de la baie des Chaleurs dans les localités \nde Saint-Siméon-Bonaventure et Paspébiac qui représentent deux types d'environnements \nsilico-clastique côtiers, de faible énergie et de moyenne énergie. Le matériel silico-clastique \nest composé de grès rouges fluviatiles et deltaïques d'environnement semi-aride \nconstitués principalement de particules clastiques grossières de type conglomérats, grès, \nsitlstones et mudstones. \nCe travail a nécessité le développement sous IDL d'un objet informatique indispensable à \nla lecture, à l'utilisation et à la visualisation des données SHOALS utilisées pour ce \nprojet. Les méthodes d'analyse de la bathymétrie et des corps sédimentaires se basent sur \ndes profils d'élévation réalisés sur les modèles bathymétriques obtenus avec le SHOALS. \nA partir de ces profils, des amplitudes, des épaisseurs, des directions et des orientations \nsont déterminées. La méthode de cartographie sédimentaire s'appuie sur une triple \nanalyse des données SHOALS qui consistent en une modélisation du signal de retour du \nfond par une gaussienne et d'en déterminer ses paramètres (sa moyenne, son écart type et \nson poids dans le mélange), en une analyse morphologique du signal de retour du fond \nsuite à son extraction (amplitude, longueur et angle) et un filtrage de différents \nparamètres (rugosité, densité de points, pente) du fond marin. \nL'étude des données bathymétriques du SHOALS montre qu'il est possible de réaliser \ndes cartes bathymétriques rapidement. En outre, la précision des données de LiDAR \nbathymétrique est supérieure à la capacité cartographique et permet donc de mettre en \névidence des structures sédimentaires et géologiques de taille décimétrique. \nDe plus, la comparaison bathymétrique des données du SHOALS avec d'autres sources \nmontre des degrés de corrélations variables. Les corps sédimentaires et les processus \nhydrodynamiques se traduisent par des zones d'érosion, des flèches sableuses, des barres \nd'avant côte, des champs de dunes ou encore des chenaux fluviatiles et leur remplissage. \nDe plus, l'empilement vertical de ces différentes structures permet de proposer une \nchronologie de mise en place, utile pour connaître l'évolution à court terme du système, \nqui est basée sur les relations topographiques et géométriques des différentes structures \nmorpho-sédimentaires. \nLes cartes sédimentaires, obtenues à partir des méthodes d'analyses développées, sont \ncohérentes, dans la majorité des cas, avec les investigations de terrain. \nLes résultats obtenus à l'issue de ce travail démontrent l'apport majeur de l'utilisation des \ndonnées de LiDAR bathymétrique pour l'étude et le suivi des zones côtières peu \nprofondes, que ce soit dans des applications de cartographie bathymétriques à haute \nrésolution, de cartographie des corps sédimentaires et de leur dynamique et de \ncartographie et de caractérisation de faciès sédimentaires. \n
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».