Sustainable management and rehabilitation of mine sites for decision support - remote sensing innovations and applications
Notice bibliographique
Résumé
Waste byproducts of mining activities can have environmental, social, and economic impacts. In some cases, resulting elevated concentrations of heavy metals and acid-generating tailings leave an environmental footprint that requires long-term monitoring of remediation efforts to prevent or reduce the degradation of surrounding ecosystems. In other examples, the presence of toxic, and sometimes radioactive, wastes can pose immediate health risks to nearby communities through dust dispersal and surface-water and groundwater contamination, and longer-term danger with contaminant transport throughout the regional environment. There are an estimated 27 000 orphaned and abandoned mines across Canada, and billions of dollars of remediation liability for acid-mine drainage, disruption of critical habitats, and related socio-economic impacts. Since 1991, legislation in Canada requires the mining industry to supply detailed procedures for the long-term management of mine-waste sites. Information-extraction techniques exploiting Earth Observation and remote sensing data, in the form of software tools and processing methodologies, are discussed. The remote sensing data available for this study include airborne and satellite synthetic aperture radar (SAR) imagery, multispectral and broadband optical satellite imagery, and airborne and satellite hyperspectral imagery (imaging spectrometry), and in some cases multitemporal data sets are utilized. Several in situ data sets were collected to develop and validate the techniques. Sites discussed in this study include Seal Harbour, Nova Scotia; Britannia Beach, British Columbia; Key Lake, Saskatchewan; and Sudbury, Ontario.
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 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».