Practical considerations in the use of edge detectors for geologic mapping using magnetic data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Locating the edges of magnetized sources provides a fundamental tool in the geologic interpretation of magnetic field data. Much recent effort has been expended on developing improvements to existing edge-detection methods, resulting in purported increases in accuracy and continuity along edges, reduction of noise effects, and limiting the influences of variable depth to source, magnetization direction, and source dip. These endeavors are valuable and provide interpreters with a wider range of tools to carry out geologic interpretations of aeromagnetic data. Nevertheless, survey parameters such as flight height and line spacing impose limits on the quality of edge locations that can be achieved. Using model studies, we quantify the effects that source size, depth, and interference between sources have on calculated edge locations. Based on the known behavior of established edge detectors, we found that many of the newer approaches offer limited advantages over older methods. Consequently, we studied an example of field mapping of geologic contacts in the Canadian Shield, supported by aeromagnetic data, using calculation of a standard edge detector: the horizontal gradient magnitude of the total magnetic field or TF-hgm. Calculated edge locations estimated from this method appear sufficiently accurate and continuous to provide a solid basis on which the mapping campaign was based and executed successfully.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle