UXO Time-Constant Estimation from Helicopter-Borne TEM Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have developed a new helicopter-borne transient electromagnetic system, known as ORAGS-TEM, which was designed for the detection of unexploded ordnance (UXO) through very low altitude measurements. This system has already achieved considerable success in demonstrations over prepared test grids and a bombing site at the former Badlands Bombing Range (BBR) in South Dakota. UXO ranging in size from 113 kg (250 lb) bombs to 60 mm illumination shells and 7 cm (2.75 in) rocket components were detected by both magnetometer and transient electromagnetic technologies during these trials, conducted in September, 2002. The signal/noise ratio (SNR) observed in TEM measurements during these trials was high, prompting us to ask, “What degree of UXO discrimination can be achieved through detailed analysis of this airborne TEM dataset?” Given the degree of spatial averaging and sampling limitations imposed by the system's flight height and speed, we felt that a very detailed analysis of the type performed by Pasion and Oldenburg would not be practical. Instead, we developed an improved transient analysis technique based on the Matrix Pencil Method to improve the accuracy of exponential decomposition of the observed transients. Where target SNR values of 10 or higher were present this method yielded repeatable results that reliably distinguished compact, long-time-constant targets such as bombs and artillery shells from short-time-constant targets such as thin-walled scrap from practice bombs. As system sensitivity and resolution continues to improve, we expect that similar target discrimination methods will become standard data analysis tools.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle