Joining multiple AEM datasets to improve accuracy, cross calibration and derived products: The Spiritwood VTEM and AeroTEM case study
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 Airborne time‐domain electromagnetic methods (AEM) are useful for hydrogeological mapping due to their rapid and extensive spatial coverage and high correlation between measured magnetic fields, electrical conductivity, and relevant hydrogeological parameters. However, AEM data, preprocessing and modelling procedures can suffer from inaccuracies that may dramatically affect the final interpretation. We demonstrate the importance and the benefits of advanced data processing for two AEM datasets (AeroTEM III and VTEM) collected over the Spiritwood buried valley aquifer in southern Manitoba, Canada. Early‐time data gates are identified as having significant flight‐dependent signal bias that reflects survey flights and flight lines. These data are removed from inversions along with late time data gates contaminated by apparently random noise. In conjunction with supporting information, the less‐extensive, but broader‐band VTEM data are used to construct an electrical reference model. The reference model is subsequently used to calibrate the AeroTEM dataset via forward modelling for coincident soundings. The procedure produces calibration factors that we apply to AeroTEM data over the entire survey domain. Inversion of the calibrated data results in improved data fits, particularly at early times, but some flight‐line artefacts remain. Residual striping between adjacent flights is corrected by including a mean empirical amplitude correction factor within the spatially constrained inversion scheme. Finally, the AeroTEM and VTEM data are combined in a joint inversion. Results confirm consistency between the two different AEM datasets and the recovered models. On the contrary, joint inversion of unprocessed or uncalibrated AEM datasets results in erroneous resistivity models which, in turn, can result in an inappropriate hydrogeological interpretation of the study area.
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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 | 0,001 | 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