Application of spatial cross correlation to detection of migration of submarine sand dunes
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of migration rates of bedforms provides an indirect indication of the behavior of tidally averaged bottom currents, enables optimization of hydrographic survey frequency and may enable calculation of bedload transport rate. To measure bedform migration rate, we test the use of spatial correlation as a measurement method, which quantifies and locates a region of maximum similarity between two spatial variables. For the latter, we use consecutive eight‐bit images of spatial gradient, derived from bathymetric digital terrain models, carrying out the correlation over this representation of the shape of the seabed rather than the bathymetric surface. The digital terrain models were compiled from six repeat multibeam surveys of a headland‐associated bank near Saint John, New Brunswick, with a roughly 30‐day interval. Vectors are drawn depicting the movement of a sand dune at time t0 toward a point in the spatial correlation array at a later time, t1. A number of different techniques of picking the end of the migration vector were used. The sinuosity of the dune crest at the scale of the correlation window has an impact on which migration vector is the better pick. Averaging of migration vectors from consecutive epochs diminishes random errors in the correlation picks using any single pair of images and creates a more accurate picture of the migration field. Migration rates and crest‐relative migration directions vary substantially across the sand bank, reflecting the high gradients in bottom shear stress around the headland.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».