MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1974523270 · doi:10.1117/12.564924

Design description and field testing of the SHOALS-1000T airborne bathymeter

2004· article· en· W1974523270 sur OpenAlexaff
P. E. LaRocque, J. Banic, Alexander Cunningham

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoalBathymetryHydrographyRemote sensingLidarField (mathematics)Hydrographic surveyMarine engineeringComputer scienceOceanographyGeographyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SHOALS-1000T is the first generation of coastal mapping systems which incorporates both airborne lidar bathymetric (ALB) and airborne topographic subsystems. Its predecessor, the SHOALS (Scanning Hydrographic Operational Airborne Lidar Survey) system went operational in 1994 and was retired in 2003 after a history of successful worldwide surveys. The SHOALS-1000T has 2.5 times the data collection rate of the previous SHOALS system and yet is about one-third the size and consumes about half the power. A description of the system design will be given, along with a summary of extensive field testing carried out in Florida in August of 2003. It will be shown that despite the reduction in size and power requirements, the basic system performance matched the previous system very well. The increased collection rate also increases other capabilities such as target detection. The addition of a digital camera has enhanced the SHOALS-1000T system as a premier coastline mapping tool.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIEMême sujetRemote Sensing and LiDAR ApplicationsTravaux en français237 207