Passive acoustic localization and density estimation of fin whales using a single hydrophone
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an approach for carrying out passive underwater acoustic localization of a vocalizing marine mammal with data from a single receiver, and aims to build upon earlier work on localization based on the time of arrival of acoustic energy traveling either directly from source to receiver, or bouncing one or more times off the ocean surface and/or bottom. This localization approach will be applied to a multi-year data set consisting of thousands of fin whale vocalizations, necessitating an approach with a high degree of automation. This approach uses a comparison between the recorded fin whale vocalizations and model-predicted acoustic waveguide impulse responses at a set of candidate ranges and depths relative to the receiver. The location whose estimated impulse response best matches the recorded fin whale call is deemed to be the estimated source position. A small number of calls distributed throughout the data record were localized individually using a linearized Bayesian localization approach with a quantitative uncertainty analysis incorporating both data and environmental uncertainties. The data for this study were recorded by the single hydrophone in the ALOHA cabled observatory, located 100 km N of Oahu in 4728 m of water. Repeated hydrographic, chemical, and biological sampling has been done at this site since 1988, facilitating acoustic propagation modeling in the vicinity of the ALOHA site. The primary motivation for this work is to estimate the local population density of fin whales observed near the ALOHA cabled observatory.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».