Gigapixel Imaging and Photogrammetry: Development of a New Long Range Remote Imaging Technique
Notice bibliographique
Résumé
The use of terrestrial remote imaging techniques, specifically LiDAR (Light Detection And Ranging) and digital stereo-photogrammetry, are widely proven and accepted for the mapping of geological structure and monitoring of mass movements. The use of such technologies can be limited, however: LiDAR generally by the cost of acquisition, and stereo-photogrammetry by the tradeoff between possible resolution within the scene versus the spatial extent of the coverage. The objective of this research is to test a hybrid gigapixel photogrammetry method, and investigate optimal equipment configurations for use in mountainous terrain. The scope of the work included field testing at variable ranges, angles, resolutions, and in variable geological and climatologically settings. Original field work was carried out in Canada to test various lenses and cameras, and detailed field mapping excursions were conducted in Norway. The key findings of the research are example data generated by gigapixel photogrammetry, a detailed discussion on optimal photography equipment for gigapixel imaging, and implementations of the imaging possibilities for rockfall mapping. This paper represents a discussion about a new terrestrial 3-dimensional imaging technique. The findings of this research will directly benefit natural hazard mapping programs in which rockfall potential must be recorded and the use of standard 3-dimensional imaging techniques cannot be applied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».