Comparison of airborne laser scanning, terrestrial laser scanning, and terrestrial photogrammetry for mapping differential slope change in mountainous terrain
Notice bibliographique
Résumé
Traditional mapping and monitoring of active slope processes in mountainous terrain is challenging, given often difficult site accessibility, obstructed visibility, and high complexity of the terrain. For example, the rockfall hazard evaluation system employed by Canadian railways relies partly on visibility of the rockfall source zone from track level, which is often impossible for large or complex slopes, in the mountains and elsewhere. Recent advancements in remote sensing, data collection, and analysis algorithms have helped resolve some of these issues by allowing the slope processes to be mapped, and thereby understood, with a greater degree of accuracy and confidence than was previously possible. For example, a better understanding of the rate of movement of material around a natural rock slope affecting a transportation corridor would certainly improve any assessment of the hazards caused by those movements. Various remote sensing technologies have the capability to be used to assess these processes; however, the optimal conditions under which the technology should be deployed are not clearly defined. Between December 2012 and December 2013 the efficacy of three remote sensing technologies (terrestrial and aerial LiDAR (light detection and ranging) and terrestrial photogrammetry) were compared for their ability to detect natural and anthropogenic changes at a location along the CN railway, in British Columbia, Canada. The results demonstrate a high degree of interoperability between the different technologies, the ability to map topographical change with all three technologies, and the limitations and (or) weaknesses of each technology with respect to mapping change. The project location and site accessibility represent a real world situation with nonideal facets, which challenge the capabilities of these state-of-the-art technologies. These results will aid decision-making with respect to implementation of remote sensing technologies to monitor changes to rock slopes adjacent to transportation corridors, which will lead to better understanding and assessment of hazards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».