MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2898896318 · doi:10.4043/29132-ms

Usage of Unmanned Aerial Vehicles for Iceberg Surveying and Monitoring - Preliminary Results

2018· article· en· W2898896318 sur OpenAlexaffabout
Robert Briggs, Carl Thibault, Laurent Mingo

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensCentre For Cold Ocean Resources Engineering
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcebergGlobal Positioning SystemRemote sensingPhotogrammetryGeologyLidarAerial surveySoftware deploymentRadarMarine engineeringComputer scienceEngineeringSea iceOceanographyAerospace engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to their potential instabilities, deploying personnel onto icebergs to make direct in-situ measurement is hazardous. The preliminary results from an investigation into the usage of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) for surveying and monitoring icebergs are presented. The project had four objectives: (i) acquisition of imagery for the generation of iceberg topside reconstructions using photogrammetry; (ii) development of a GPS tracking device and a deployment mechanism to place it onto an iceberg; (iii) development of a motion sensor to record the motion of an iceberg and a deployment mechanism to deliver it onto an iceberg; and (iv) iceberg draft measurements from a UAV-mounted ice penetrating radar. The project has used both commercially available and custom-built UAVs. The sensor packages (cameras, tracking devices, accelerometers and ground penetrating radar) were commercial products that have been modified for this study and, when required, mountings and delivery mechanisms have been designed and manufactured to integrate the system together. Fieldwork was performed during the 2017 iceberg season in a near-shore environment (Bonavista, Newfoundland and Labrador, Canada) aboard a survey vessel and, in 2018, from an operational supply vessel offshore Newfoundland and Labrador. The field campaigns were conducted in parallel with an iceberg profiling system that uses an integrated multibeam sonar and LiDAR system to generate composite (topside and subsurface) iceberg reconstructions. These reconstructions can be compared with the results obtained from the photogrammetry and the radar survey. During the 2017 program, iceberg imagery for photogrammetry was acquired and GPS tracking devices were deployed onto icebergs and sea-ice. The longest iceberg track obtained was 21 days. For the 2018 campaign, further photogrammetric data was collected and ground penetrating radar surveys of icebergs were performed. The photogrammetry topside reconstructions and the draft estimates from the ground penetrating radar produced results comparable to measurements from the iceberg profiling system. This project has explored the capability of UAVs to deliver sensor packages onto icebergs, and to take aerial measurements over and around them. They are an emerging technology that, although challenging to work with in the harsh North Atlantic environment, have proved useful.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOTC Arctic Technology ConferenceMême sujetCryospheric studies and observationsTravaux en français237 207