Lassoo!: an interactive graphical tool for seafloor classification
Notice bibliographique
Résumé
Lassoo! is an interactive graphical tool that facilitates the empirical classification of seafloor materials. Lassoo! can: (1) input a multivariate geo-referenced data set (e.g. geophysical properties, acoustic data or acoustic derivative data sets); (2) display data in geo-referenced map space and/or in multivariate data space (e.g. side scan sonar imagery data in geo-referenced space and parameters derived from the imagery in bivariate space); (3) interactively select subsets of data points in either bivariate or geo-referenced spaces; (4) assign "classes" to selected regions in either data space and; (5) automatically identify these "classes" in both data spaces, Lassoo! has been used for the evaluation of data collected with the commercial sediment classification system "RoxAnn" in an area of seafloor dredge spoil dumping, The RoxAnn data were evaluated by direct comparison with side scan sonar data obtained with a Simrad EM1000 multibeam system. The purpose of the project was to monitor the dispersal of sediments from two dump sites in the survey area and to classify the various sediments encountered in this region. The results of acoustic classification of the sediments were compared to ground truth data obtained from cores. It was observed that the ability to select classes in one space and the identification of these classes in other spaces is a powerful tool for enhancing the quality of empirical sediment classification.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».