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Enregistrement W2581750114 · doi:10.5194/esurf-5-293-2017

Automated terrestrial laser scanning with near-real-time change detection – monitoring of the Séchilienne landslide

2017· article· en· W2581750114 sur OpenAlexafffund
Ryan Kromer, Antonio Abellán, D. Jean Hutchinson, Matt Lato, Marie-Aurélie Chanut, Laurent Dubois, Michel Jaboyedoff

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Dynamics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)Queen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésRockfallLandslideRemote sensingInterferometric synthetic aperture radarGeologyDeformation monitoringChange detectionDisplacement (psychology)Laser scanningSynthetic aperture radarDeformation (meteorology)LaserGeotechnical engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We present an automated terrestrial laser scanning (ATLS) system with automatic near-real-time change detection processing. The ATLS system was tested on the Séchilienne landslide in France for a 6-week period with data collected at 30 min intervals. The purpose of developing the system was to fill the gap of high-temporal-resolution TLS monitoring studies of earth surface processes and to offer a cost-effective, light, portable alternative to ground-based interferometric synthetic aperture radar (GB-InSAR) deformation monitoring. During the study, we detected the flux of talus, displacement of the landslide and pre-failure deformation of discrete rockfall events. Additionally, we found the ATLS system to be an effective tool in monitoring landslide and rockfall processes despite missing points due to poor atmospheric conditions or rainfall. Furthermore, such a system has the potential to help us better understand a wide variety of slope processes at high levels of temporal detail.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations117
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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