Bounding the error on bottom estimation for multi-angle swath bathymetry sonar
Notice bibliographique
Résumé
With the recent introduction of multi-angle swath bathymetry (MASB) sonar to the commercial marketplace (e.g., Benthos Inc., C3D sonar, 2004), additions must be made to the current sonar lexicon. The correct interpretation of measurements made with MASB sonar, which uses filled transducer arrays to compute angle-of-arrival information (AOA) from backscattered signal, is essential not only for mapping, but for applications such as statistical bottom classification. In this paper it is shown that aside from uncorrelated channel to channel noise, there exists a tradeoff between effects that govern the error bounds on bottom estimation for surfaces having shallow grazing angle and surfaces distributed along a radial arc centered at the transducer. In the first case, as the bottom aligns with the radial direction to the receiver, footprint shift and shallow grazing angle effects dominate the uncertainty in physical bottom position (surface aligns along a single AOA). Alternatively, if signal from a radial arc arrives, a single AOA is usually estimated (not necessarily at the average location of the surface). Through theoretical treatment, simulation, and field measurements, the aforementioned factors affecting MASB bottom mapping are examined. [Work supported by NSERC.]
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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 | 0,007 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».