Acoustic seabed classification: current practice and future directions
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anderson, J. T., Holliday, D. V., Kloser, R., Reid, D. G., and Simard, Y. 2008. Acoustic seabed classification: current practice and future directions. – ICES Journal of Marine Science, 65: 1004–1011. Acoustic remote sensing of the seabed using single-beam echosounders, multibeam echosounders, and sidescan sonars combined and individually are providing technological solutions to marine-habitat mapping initiatives. We believe the science of acoustic seabed classification (ASC) is at its nascence. A comprehensive review of ASC science was undertaken by an international group of scientists under the auspices of ICES. The review was prompted by the growing need to classify and map marine ecosystems across a range of spatial scales in support of ecosystem-based science for ocean management. A review of the theory of sound-scattering from seabeds emphasizes the variety of theoretical models currently in use and the ongoing evolution of our understanding. Acoustic-signal conditioning and data quality assurance before classification using objective, repeatable procedures are important technical considerations where standardization of methods is only just beginning. The issue of temporal and spatial scales is reviewed, with emphasis on matching observational scales to those of the natural world. It is emphasized throughout that the seabed is not static but changes over multiple time-scales as a consequence of natural physical and biological processes. A summary of existing commercial ASC systems provides an introduction to existing capabilities. Verification (ground-truthing) methods are reviewed, emphasizing the difficulties of matching observational scales with acoustic-backscatter data. Survey designs for ASC explore methods that extend beyond traditional oceanographic and fisheries survey techniques. Finally, future directions for acoustic seabed classification science were identified in the key areas requiring immediate attention by the international scientific community.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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