Side Scan Sonar for Hydrography - An Evaluation by the Canadian Hydrographic Service
Notice bibliographique
Résumé
Hydrographic surveys have improved in accuracy and efficiency over the last few decades with advances in electronics and data processing. Electronic positioning systems with automatic data loggers now make it possible to survey accurately at greater speed. Improved data processing systems eliminate the time-consuming, laborious task of scaling and plotting. The modern surveyor, however, is still plagued with the lack of knowledge of what lies between his sounding lines. Sonar developments promise to improve this situation as commercial equipment becomes available. Omnidirectional scanning sonars can view large areas of the bottom and display the features on a CRT display; searchlight type sonars yield range, azimuth and depression angle with the potential of making depth measurements far removed from the survey vessel; multiple beam sonars simultaneously sound sectors along the vessel path and side-looking sonars delineate features of the bottom on wide swaths, either side of the survey craft. This paper deals with the latter type, the dual side-scan sonar, specifically the type produced by E.G. & G. and Klein Associates of the United States. The principles of operation are presented, the results of an evaluation are given, and the use of the sonar over a field survey season is outlined.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».