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Enregistrement W2168443657 · doi:10.1190/1.2187745

Combining airborne electromagnetic data from alternating flight directions to form a virtual symmetric array

2006· article· en· W2168443657 sur OpenAlexaffabout
Richard S. Smith, Michel Chouteau

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraverseFixed wingLine (geometry)TransmitterComputer scienceEnvelope (radar)AsymmetryGeologyRemote sensingPhysicsGeodesyOpticsWingGeometryMathematicsTelecommunicationsRadar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fixed-wing towed-bird airborne electromagnetic (AEM) systems are asymmetric because the receiver flies behind and below the transmitter. As a consequence, the measured response is quite different when the aircraft flies a traverse line in the reverse direction, even when the causative bodies are symmetric. Because fixed-wing AEM survey traverses are parallel and are flown in alternating directions, the response of bodies can change markedly from one line to the next. This means that images of the measured data are complicated and difficult to interpret. In a survey in Quebec, Canada, each traverse line was flown twice, once in the normal direction and once in the reverse directions. These data were combined to give a response measured by a symmetric system termed the virtual symmetric array (VSA). The VSA response can enhance the S/N ratio, and the response will be symmetric if the con ductive targets are symmetric. Hence, any response asymmetry is indicative of asymmetry in the ground. This means that dip direction can be inferred from the VSA response. Images of VSA data show similar properties, making them a very useful tool for interpreting fixed-wing EM data. A field example is used to illustrate that the standard presentations (filtered images and energy envelope images) are smeared and blocky, whereas the VSA images show sharper resolution, better trending, and better subtle structural features on maps. In most cases, data are not collected in reverse-line directions, but it is possible to create an interpolated VSA image using the reverse line direction data from adjacent lines. When this process is applied to field data, the resulting images have all of the advantage of VSA images, except for somewhat lower S/N ratio improvements. Also, short strike-length features are elongated, and sudden changes in amplitude are not well imaged.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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