Interpretation of High-Resolution Low-Altitude Helicopter Magnetometer Surveys Over Sites Contaminated with Unexploded Ordnance
Notice bibliographique
Résumé
SummaryThrough-out the world, millions of acres of potentially productive land are contaminated with unexploded ordnance due to either past-conflicts or to military training. Low-level helicopter magnetometry (HeliMag) is currently being used to rapidly cover large areas and identify regions that are potentially clear of hazardous munitions. The configuration we currently use comprises seven cesium vapour magnetometers, horizontally spaced 1.5 meters apart on a boom several meters in front-of a Bell 206L helicopter. Magnetometer data are collected at 400 Hz at altitudes as low as 1.5 m above the ground along transects spaced 7 meters apart. From this dense, high-resolution data, potential metallic targets as small as an 81 mm mortar are identified using manual and/or automatic picking methods. The target picks are then used to estimate densities of potential contamination. 100% detection is generally not feasible, so that HeliMag is usually applied in a characterization rather than in a clearance mode. We describe a HeliMag survey collected over a UXO contaminated site at Yekau Lake, near Edmonton, Canada. The objective was to identify the location and extent of an 11.5 pound bomb target area. The target density estimates derived from manual picks were strongly influenced by geology and clutter and did not reflect the underlying density of ordnance and ordnance related clutter. By fitting a dipole model to each target pick, and comparing it to the expected response of the target item, we could estimate the density of objects with similar size/shape to an 11.5 pound bomb. This analysis clearly identified an area of elevated contamination in the same region where 11.5 pound bombs were found during ground reconnaissance. In summary, the new methodology significantly improves the interpretability of HeliMag data when used for UXO site assessment.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».