Unmanned aircraft systems
Notice bibliographique
Résumé
The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) or Unmanned Aircraft Systems (UAS) has been attracting much attention among geomatics and geospatial professionals recently. The typical UAS consists of an autonomous aircraft with a highly advanced navigation system and a high quality digital camera. The systems are often used in situations where a more traditional form of data collection is either impractical or impossible due factors such as project size, high risk environments, accessibility issues etc. The system will rapidly capture digital images of an area of interest which are subsequently post processed along with flight log files to produce a surprisingly high quality orthomosaic and digital elevation model (DEM). Image resolution and model density are controlled by flight altitude and image overlap, however georeferencing of data can be greatly enhanced through the use of survey quality ground control targets placed pre-flight. These targets will be identified by the user in the image processing software post-flight and will serve to calibrate the orthomosaic and the resulting DEM. Manitoba Infrastructure and Transportation (MIT) have acquired a UAS and intend to employ this exciting new technology for a number of data collection applications. The following paper represents some background on our investigation into this technology from product research to product acquisition in our ongoing efforts toward the development of a BETTER, FASTER, SAFER and more cost effective method of data collection. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201310RT334E.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,039 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».