Alternative Methodologies for LiDAR System Calibration
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
Over the last few years, LiDAR has become a popular technology for the direct acquisition of topographic information. In spite of the increasing utilization of this technology in several applications, its accuracy potential has not been fully explored. Most of current LiDAR calibration techniques are based on empirical and proprietary procedures that demand the system’s raw measurements, which may not be always available to the end-user. As a result, we can still observe systematic discrepancies between conjugate surface elements in overlapping LiDAR strips. In this paper, two alternative calibration procedures that overcome the existing limitations are introduced. The first procedure, denoted as “Simplified method”, makes use of the LiDAR point cloud from parallel LiDAR strips acquired by a steady platform (e.g., fixed wing aircraft) over an area with moderately varying elevation. The second procedure, denoted as “Quasi-rigorous method”, can deal with non-parallel strips, but requires time-tagged LiDAR point cloud and navigation data (trajectory position only) acquired by a steady platform. With the widespread adoption of LAS format and easy access to trajectory information, this data requirement is not a problem. The proposed methods can be applied in any type of terrain coverage without the need for control surfaces and are relatively easy to implement. Therefore, they can be used in every flight mission if needed. Besides, the proposed procedures require minimal interaction from the user, which can be completely eliminated after minor extension of the suggested procedure.
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