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SONAR BACKSCATTER DIFFERENTIATION OF DOMINANT MACROHABITAT TYPES IN A HYDROTHERMAL VENT FIELD

2006· article· en· W1994976779 sur OpenAlexaff
Sébastien Durand, Pierre Legendre, S. Kim Juniper

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSonarHabitatRemote sensingScale (ratio)BathymetryRidgeGeologyField (mathematics)GeographyCartographyEcologyOceanographyMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 20 years, sonar remote sensing has opened ways of acquiring new spatial information on seafloor habitat and ecosystem properties. While some researchers are presently working to improve sonar methods so that broad-scale high-definition surveys can be effectively conducted for management purposes, others are trying to use these surveying techniques in more local areas. Because ecosystem management is scale-dependent, there is a need to acquire spatiotemporal knowledge over various scales to bridge the gap between already-acquired point-source data and information available at broader scales. Using a 675-kHz single-pencil-beam sonar mounted on the remotely operated vehicle ROPOS, 2200 m deep on the Juan de Fuca Ridge, East Pacific Rise, five dominant habitat types located in a hydrothermal vent field were identified and characterized by their sonar signatures. The data, collected at different altitudes from 1 to 10 m above the seafloor, were depth-normalized. We compared three ways of handling the echoes embedded in the backscatters to detect and differentiate the five habitat types; we examined the influence of footprint size on the discrimination capacity of the three methods; and we identified key variables, derived from echoes that characterize each habitat type. The first method used a set of variables describing echo shapes, and the second method used as variables the power intensity values found within the echoes, whereas the last method combined all these variables. Canonical discriminant analysis was used to discriminate among the five habitat types using the three methods. The discriminant models were constructed using 70% of the data while the remaining 30% were used for validation. The results showed that footprints 20-30 cm in diameter included a sufficient amount of spatial variation to make the sonar signatures sensitive to the habitat types, producing on average 82% correct classification. Smaller footprints produced lower percentages of correct classification; instead of the habitat types, the sonar data responded to intrapatch roughness and hardness characteristics. The sonar variables used in this study and the methods for extracting and transforming them are fully described in this paper and available in the public domain.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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