Utilizing Low Level Videography and GIS to Rethink Traditional Phase I Environmental Site Assessments
Notice bibliographique
Résumé
The method used for traditional “Phase I” Environmental Site Assessments (ESA’s) has required staff to physically walk the rights-of-way (ROW). In order to compete the ESA in a more timely and cost-effective manner than traditional techniques allowed, URS Corporation (URS) contracted LinearVision (LV) to fly the utility ROW and collect low-level, airborne, geo-referenced videography, complemented with geo-referenced still-imagery to enable URS to complete the Phase I ESA data analysis in their office. The data provided enabled URS’s analysts the ability to access all ROW points of interest in their Geographic Information System (GIS), and “fly” the line with oblique and downward perspectives from their computer screen. The digital video could be sped up or slowed down allowing URS the ability to review each frame for careful, detailed analysis, and identify potential recognized environmental conditions (RECs) and encroachment upon the ROW. The high-resolution still-imagery provided URS the ability to zoom into the potential REC for a closer inspection of site features, vegetation, and surrounding land use. URS created a database of potential RECs and areas of interest along with a simple user interface as a deliverable to the client, which allows the user to link directly to specific video frames and high-resolution photographs for their own review and analysis. The cost of the airborne data capture and processing was substantially less than a traditional Phase I ESA. Furthermore, the video and high-resolution images provided for a more comprehensive analysis tool, which can be reviewed by multiple analysts and catalogued for future reference by third parties. An additional benefit is that the high-resolution photographs can be imported into AutoCAD or other software for development of maps and figures. Overall, the net result of low-level GIS integrated videography is enhanced quality of data and a 50% reduction in total cost for the ROW project as compared to traditional Phase I ESA methodology.
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.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».