Advances in Remote Sensing for Oil Spill Disaster Management: State-of-the-Art Sensors Technology for Oil Spill Surveillance
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
Reducing the risk of oil spill disasters is essential for protecting the environmentand reducing economic losses. Oil spill surveillance constitutes an important component ofoil spill disaster management. Advances in remote sensing technologies can help to identifyparties potentially responsible for pollution and to identify minor spills before they causewidespread damage. Due to the large number of sensors currently available for oil spillsurveillance, there is a need for a comprehensive overview and comparison of existingsensors. Specifically, this paper examines the characteristics and applications of differentsensors. A better understanding of the strengths and weaknesses of oil spill surveillancesensors will improve the operational use of these sensors for oil spill response andcontingency planning. Laser fluorosensors were found to be the best available sensor for oilspill detection since they not only detect and classify oil on all surfaces but also operate ineither the day or night. For example, the Scanning Laser Environmental AirborneFluorosensor (SLEAF) sensor was identified to be a valuable tool for oil spill surveillance.However, no single sensor was able to provide all information required for oil spillcontingency planning. Hence, combinations of sensors are currently used for oil spillsurveillance. Specifically, satellite sensors are used for preliminary oil spill assessmentwhile airborne sensors are used for detailed oil spill analysis. While satellite remote sensingis not suitable for tactical oil spill planning it can provide a synoptic coverage of theaffected area.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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