Determining Surface Infiltration Rate of Permeable Pavements with Digital Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Cell phone images of pervious pavement surfaces were used to explore relationships between surface infiltration rates (SIR) measured using the ASTM C1701 standard test and using a simple falling head test. A fiber-reinforced porous asphalt surface and a highly permeable material comprised of stone, rubber and a polymer binder (Porous Pave) were tested. Images taken with a high-resolution cellphone camera were acquired as JPEG files and converted to gray scale images in Matlab® for analysis. The distribution of gray levels was compared to the surface infiltration rates obtained for both pavements with attention given to the mean of the distribution. Investigation into the relationships between mean SIR and parameters determined from the gray level distribution produced in the image analysis revealed that mean SIR measured in both pavements were proportional to the inverse of the mean of the distribution. The relationships produced a coefficient of determination over 85% using both the ASTM and the falling head test in the porous asphalt surface. SIR measurements determined with the ASTM method were highly correlated with the inverse mean of the distribution of gray levels in the Porous Pave material as well, producing coefficients of determination of over 90% and Kendall’s tau-b of roughly 70% for nonparametric data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».