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Enregistrement W2109067873 · doi:10.1109/oceans.2008.5151811

Wake removal for clear side-scan images

2008· article· en· W2109067873 sur OpenAlexafffund
Geoff Mullins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSonarBathymetrySide-scan sonarBackscatter (email)Context (archaeology)Computer scienceSynthetic aperture sonarRemote sensingArtifact (error)GeologyMarine mammals and sonarAcousticsOpticsComputer visionArtificial intelligenceTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-angle swath bathymetry (MASB) sonars are typically used for bathymetry applications but their unique characteristics make them useful for generating clear side-scan images of the bottom, free from artifacts produced by wakes, surface bounce multi-path signals and water column targets. MASB sonars use a small array of long vertically stacked array elements to estimate the angle of arrival for backscatter. Unlike interferometric sonars which can estimate only one angle of arrival, MASB sonars can estimate the arrival angle of multiple same-time targets and therefore the potential exists for separating bottom backscatter from unwanted backscatter. Side-scan sonar is used to obtain high resolution images of the bottom but because of the wide beam it also picks up backscatter from wakes, water column targets, and surface bounce multi-path. This unwanted backscatter obscures the bottom image sometimes making it necessary to resurvey the area if these artifacts are present. Wakes are particularly bothersome in high traffic water ways and busy harbors where it may be necessary to get clear images of the bottom for security or search and recovery applications. This paper shows how MASB processing techniques coupled with beam steering can be used to generate artifact free images of the bottom. The paper begins by briefly outlining MASB sonar principles and then presents the methodology for generating clear bottom images. Element and composite beam patterns are presented for an actual MASB sonar system and these patterns are discussed in the context of target discrimination and artifact removal. Examples are presented of actual side-scan images contaminated by wakes, water column targets, and surface bounce multi-path signals. The data for these images is processed using the techniques described and new side-scan images are presented free of artifacts. A byproduct of the process is that side-scan images of wakes and water column targets can be produced alone without the bottom. This type of image is useful for situations where the water column or wake targets are of primary interest. Finally, conclusions are drawn with regard to the application of these techniques for obtaining unobscured bottom images or images of water column targets or wakes alone for security, and search and survey applications in high traffic areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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