A comparison of the correlation structure in GPR images of deltaic and barrier-spit depositional environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have used geostatistical analysis of radar reflections to quantify the correlation structures found in 2-D ground-penetrating radar (GPR) images. We find that the experimental semivariogram, the product of the geostatistical analysis of the GPR data, is well-defined and can be modeled using standard geostatistical models to obtain an estimate of the range or correlation length, and the maximum correlation direction, in the 2-D GPR image. When we compare the results from geostatistical analysis of GPR data from selected deltaic and barrierspit depositional environments we find different correlation structures in GPR images from different depositional environments. GPR images from braid deltas have near-horizontal correlation directions and correlation lengths on the order of a few meters. In contrast, the GPR image of a fan-foreset delta has a very long (>24 m) correlation length and a maximum correlation direction plunging 20°. In the GPR images from barrier spits, we find maximum correlation directions that are horizontal or plunging a few degrees. The correlation lengths range from 7 to 43 m, depending on the orientation of the GPR image relative to spit end growth, and on the specific radar facies that is analyzed.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».