The use of wavelet transforms for improved interpretation of airborne transient electromagnetic data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The continuous wavelet transform (CWT) is used to create maps of dominant spatial scales in airborne transient electromagnetic (ATEM) data sets to identify cultural noise and topographic features. The introduced approach is applied directly to ATEM data, and does not require the measurements be inverted, though it can easily be applied to an inverted model. For this survey, we apply the CWT spatially to B-field and dB/dt ATEM data collected in the Edmonton-Calgary Corridor of southern Alberta. The average wavelet power is binned over four ranges of spatial scale and converted to 2D maps of normalized power within each bin. The analysis of approximately 2 million soundings that make up the survey can be run on the order of minutes on a 2.4 GHz Intel processor. We perform the same CWT analysis on maps of surface and bedrock topography and also compare ATEM results to maps of infrastructure in the region. We find that linear features identified on power maps that differ significantly between B-field and dB/dt data are well correlated with a high density of infrastructure. Features that are well correlated with topography tend to be consistent in power maps for both types of data. For this data set, use of the CWT reveals that topographic features and cultural noise from high-pressure oil and gas pipelines affect a significant portion of the survey region. The identification of cultural noise and surface features in the raw ATEM data through CWT analysis provides a means of focusing and speeding processing prior to inversion, though the magnitude of this affect on ATEM signals is not assessed.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».