Photogrammetry of killer whales using a small hexacopter launched at sea
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
Conventional aircraft have been used for photogrammetry studies of free-ranging whales, but are often not practical in remote regions or not affordable. Here we report on the use of a small, unmanned hexacopter (APH-22; Aerial Imaging Solutions) as an alternative method for collecting photographs to measure killer whales (Orcinus orca) at sea. We deployed and retrieved the hexacopter by hand during 60 flights (average duration 13.2 min, max 15.7 min) from the upper deck of an 8.2 m boat, utilizing the aircraft's vertical takeoff and landing (VTOL) capability. The hexacopter was quiet and stable in flight, and therefore could be flown at relatively low altitudes without disturbing whales. The payload was a Micro Four-Thirds system camera that was used to obtain 18920 still images from an altitude of 35–40 m above the whales. Tests indicated a ground-resolved distance of <1.4 cm across the full extent of a flat and undistorted field of view, and an onboard pressure altimeter enabled measurements in pixels to be scaled to true size with an average accuracy of 5 cm. As a result, the images were sharp enough to differentiate individual whales using natural markings (77 whales in total) and preliminary estimates resolved differences in whale lengths ranging from 2.6 to 5.8 m. This first application at sea demonstrated the APH-22 hexacopter to be a safe and cost-effective platform for collecting photogrammetry images to fill key scientific data gaps about whales, and we anticipate this utility will extend to studies of other wildlife species.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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