Satellite-Derived Bathymetry for Improving Canadian Hydrographic Service Charts
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
Approximately 1000 Canadian Hydrographic Service (CHS) charts cover Canada’s oceans and navigable waters. Many charts use information collected with techniques that predate the more advanced technologies available to Hydrographic Offices (HOs) today. Furthermore, gaps in survey data, particularly in the Canadian Arctic where only 6% of waters are surveyed to modern standards, are also problematic. Through a Canadian Space Agency (CSA) Government Related Initiatives Program (GRIP) project, CHS is exploring remote sensing techniques to assist with the improvement of Canadian navigational charts. Projects exploring optical/Synthetic Aperture Radar (SAR) shoreline extraction and change detection, as well as optical Satellite-Derived Bathymetry (SDB), are currently underway. This paper focuses on SDB extracted from high-resolution optical imagery, highlighting current results as well as the challenges and opportunities CHS will encounter when implementing SDB within its operational chart production process. SDB is of particular interest to CHS due to its ability to supplement depths derived from traditional hydrographic surveys. This is of great importance in shallow and/or remote Canadian waters where achieving wide-area depth coverage through traditional surveys is costly, time-consuming and a safety risk to survey operators. With an accuracy of around 1 m, SDB could be used by CHS to fill gaps in survey data and to provide valuable information in dynamic areas.
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.
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 | 0,002 |
| 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