High-resolution three-dimensional imaging and analysis of rock falls in Yosemite Valley, California
Notice bibliographique
Résumé
We present quantitative analyses of recent large rock falls in Yosemite Valley, California, using integrated high-resolution imaging techniques. Rock falls commonly occur from the glacially sculpted granitic walls of Yosemite Valley, modifying this iconic landscape but also posing significant potential hazards and risks. Two large rock falls occurred from the cliff beneath Glacier Point in eastern Yosemite Valley on 7 and 8 October 2008, causing minor injuries and damaging structures in a developed area. We used a combination of gigapixel photography, airborne laser scanning (ALS) data, and ground-based terrestrial laser scanning (TLS) data to characterize the rock-fall detachment surface and adjacent cliff area, quantify the rock-fall volume, evaluate the geologic structure that contributed to failure, and assess the likely failure mode. We merged the ALS and TLS data to resolve the complex, vertical to overhanging topography of the Glacier Point area in three dimensions, and integrated these data with gigapixel photographs to fully image the cliff face in high resolution. Three-dimensional analysis of repeat TLS data reveals that the cumulative failure consisted of a near-planar rock slab with a maximum length of 69.0 m, a mean thickness of 2.1 m, a detachment surface area of 2750 m2, and a volume of 5663 ± 36 m3. Failure occurred along a surface-parallel, vertically oriented sheeting joint in a clear example of granitic exfoliation. Stress concentration at crack tips likely propagated fractures through the partially attached slab, leading to failure. Our results demonstrate the utility of high-resolution imaging techniques for quantifying far-range (>1 km) rock falls occurring from the largely inaccessible, vertical rock faces of Yosemite Valley, and for providing highly accurate and precise data needed for rock-fall hazard assessment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».