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Enregistrement W1860944057 · doi:10.1002/esp.3493

Terrestrial laser scanning of rock slope instabilities

2013· article· en· W1860944057 sur OpenAlexaff
Antonio Abellán, Thierry Oppikofer, Michel Jaboyedoff, Michael Lim, Matthew Lato

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensEmergent BioSolutions (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRockfallGeologyPoint cloudTerrainClassification of discontinuitiesLaser scanningDeformation monitoringKey (lock)Remote sensingLandslideDeformation (meteorology)Mining engineeringComputer scienceGeotechnical engineeringArtificial intelligenceLaserCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This manuscript presents a review on the application of a remote sensing technique (terrestrial laser scanning, TLS) to a well‐known topic (rock slope characterization and monitoring). Although the number of publications on the use of TLS in rock slope studies has rapidly increased in the last 5–10 years, little effort has been made to review the key developments, establish a code of best practice and unify future research approaches. The acquisition of dense 3D terrain information with high accuracy, high data acquisition speed and increasingly efficient post‐processing workflows is helping to better quantify key parameters of rock slope instabilities across spatial and temporal scales ranging from cubic decimetres to millions of cubic metres and from hours to years, respectively. Key insights into the use of TLS in rock slope investigations include: (a) the capability of remotely obtaining the orientation of slope discontinuities, which constitutes a great step forward in rock mechanics; (b) the possibility to monitor rock slopes which allows not only the accurate quantification of rockfall rates across wide areas but also the spatio‐temporal modelling of rock slope deformation with an unprecedented level of detail. Studying rock slopes using TLS presents a series of key challenges, from accounting for the fractal character of rock surface to detecting the precursory deformation that may help in the future prediction of rock failures. Further investigation on the development of new algorithms for point cloud filtering, segmentation, feature extraction, deformation tracking and change detection will significantly improve our understanding on how rock slopes behave and evolve. Perspectives include the use of new 3D sensing devices and the adaptation of techniques and methods recently developed in other disciplines as robotics and 3D computer‐vision to rock slope instabilities research. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations357
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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