Error Budget of Lidar Systems and Quality Control of the Derived Data
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
Lidar systems have been widely adopted for the acquisition of dense and accurate topographic data over extended areas. Although the utilization of this technology has increased in different applications, the development of standard methodologies for the quality assurance of lidar systems and quality control of the derived data has not followed the same trend. In other words, a lack of reliable, practical, cost-effective, and commonly-acceptable methods for quality evaluation is evident. A frequently adopted procedure for quality evaluation is the comparison between lidar data and ground control points. Besides being expensive, this approach is not accurate enough for the verification of the horizontal accuracy, which is known to be worse than the vertical accuracy. This paper is dedicated to providing an accurate, economical, and convenient quality control methodology for the evaluation of lidar data. The paper starts with a brief discussion of the lidar mathematical model, which is followed by an analysis of possible random and systematic errors and their impact on the resulting surface. Based on the discussion of error sources and their impact, a tool for evaluating the quality of the derived surface is proposed. In addition to the verification of the data quality, the proposed method can be used for evaluating the system parameters and measurements. Experimental results from simulated and real data demonstrate the feasibility of the proposed tool.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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