MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2530889941 · doi:10.12789/geocanj.2016.43.099

Remote Predictive Mapping 7. The Use of Topographic–Bathymetric Lidar to Enhance Geological Structural Mapping in Maritime Canada

2016· article· en· W2530889941 sur OpenAlexafffundvenueabout
Tim Webster, Kevin G. McGuigan, Nathan Crowell, Kate Collins, Candace MacDonald

Notice bibliographique

RevueGeoscience Canada · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensNova Scotia Community College
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaAtlantic Canada Opportunities AgencyAustralian Government
Mots-clésGeologyOutcropBathymetryLidarBedrockReefShoreSubmarine pipelineGeomorphologyRemote sensingOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An airborne topo-bathymetric lidar survey was conducted at Cape John, on the north shore of Nova Scotia, Canada, using the shallow water Leica AHAB Chiroptera II sensor. The survey revealed new bedrock features that were not discovered using previous mapping methods. A thick blanket of glacial till covers the bedrock on land, and outcrops are exposed only along the coastal cliffs and offshore reefs. The seamless landseabed digital elevation model produced from the lidar survey revealed significant bedrock outcrop offshore where ocean currents have removed the glacial till, a significant finding that was hitherto hidden under the sea surface. Several reefs were identified offshore as well as a major fold structure where block faulting occurs along the limbs of the fold. The extension of the Malagash Mine Fault located ~10 km west of Cape John is proposed to explain the local folding and faulting visible in the submerged outcrops. The extension of this fault is partially visible on land, where it is obscured by glacial till, and its presence is supported by the orientation of submerged bedding and lineaments on both the south and north sides of Cape John. This paper demonstrates how near-shore high-resolution topography from bathymetric lidar can be used to enhance and refine geological mapping.RÉSUMÉUn levé lidar topo-bathymétrique été réalisé à Cape John, sur la rive nord de la Nouvelle-Écosse, Canada, en utilisant un capteur Leci AHAB Chiroptera II. Ce levé a permis de repérer des affleurements que les méthodes de cartographie plus anciennes n’avaient pu détecter. Une épaisse couche de till glaciaire recouvre la roche en place sur le continent, et la roche affleure seulement le long des falaises côtières et des récifs côtiers. Le modèle numérique de dénivelé en continu terres et fonds marins obtenu par le levé lidar a révélé l’existence d’affleurement rocheux considérables au large des côtes, là où les courants océaniques ont emporté le till glaciaire, une découverte importante demeurée cachée sous la surface de la mer jusqu’alors. Plusieurs récifs ont été identifiés au large des côtes, ainsi qu’une structure de pli majeure, à l’endroit où se produit un morcellement en blocs le long des flancs du pli. Une extension de la faille de la mine Malagash situé ~ 10 km à l’ouest de Cape John est proposé pour expliquer les plis et les failles locaux visibles dans les affleurements submergés. L’extension de cette faille est partiellement visible sur la terre, voilée par le till, et sa présence est étayée par l’orientation de la stratification et des linéaments submergés tant du côté sud que nord de Cape John. Cet article montre comment la topographie haute résolution du lidar bathymétrique peut être utilisée pour améliorer et affiner la cartographie géologique.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeoscience CanadaMême sujetRemote Sensing and LiDAR ApplicationsTravaux en français237 207