Satellite synthetic aperture radar in the prosecution of illegal oil discharges
Notice bibliographique
Résumé
Illegal oil discharges from ships are a problem that affects the world's oceans. Aircraft has been the main surveillance method since the 1960s; however, the advent of earth observation satellites offers many advantages over this traditional technique. In the past, oblique aerial photographs and optical satellite imagery have been used as evidence to prosecute illegal discharges; but satellite Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery has not been used as frequently. During this thesis research, the legal challenges of using remote sensing as evidence in the prosecution of illegal oil discharges were investigated. A review of the legal literature revealed two limitations on the use of remote sensing within a legal context, which included the admissibility and authentication of evidence. The admissibility and authentication of satellite SAR imagery and oblique photographs as evidence in the prosecution of illegal oil discharges were the focus of this research. Expert witness qualifications and the reliability of the two methods were outlined to address admissibility. All of the elements of the image interpretation used in the identification of oil slicks using oblique aerial photographs and SAR imagery were compiled to address the legal requirement of authentication. In addition, standards were shown to be used within each remote sensing method. A case study using a RADARSAT-1 SAR image and oblique aerial photographs from an oil pollution incident off the coast of Newfoundland, Canada, was used to illustrate the legal chain of custody and how these data can be presented as evidence. The results from this analysis revealed that there are no technological barriers to satellite SAR images as evidence in court for illegal ship discharges when used in conjunction with oblique aerial photographs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».