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Enregistrement W2946318697 · doi:10.1109/stratus.2019.8713313

Spectral Analysis of Magnetometer Swing in High-Resolution UAV-borne Aeromagnetic Surveys

2019· article· en· W2946318697 sur OpenAlexafffund
Callum Walter, Alexander Braun, G. Fotopoulos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésMagnetometerAcousticsPayload (computing)Interference (communication)SIGNAL (programming language)PhysicsRotor (electric)Magnetic fieldAmplitudeRemote sensingOpticsComputer scienceElectrical engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electromagnetic interference produced by multi-rotor UAVs has the potential to compromise the integrity of UAV-borne total magnetic field (TMI) measurements collected with high-resolution optically pumped magnetometers. One method to overcome this challenge involves suspending the magnetometer sensor below the zone of electromagnetic interference via a semi-rigid mount. The semi-rigid mount allows the magnetometer payload to freely move in the pitch and roll axes, while rigidly fixing the yaw of the magnetometer to that of the multi-rotor UAV. The swinging motions of the magnetometer suspended below the UAV have the potential to introduce periodic variations in the collected magnetic field data. Within this study, spectral analysis was applied to UAV-borne TMI measurements to assess contributions to the signal from the swinging, semi-rigidly mounted magnetometer payload. Overall, it was concluded that when the magnetometer was placed outside the zone of electromagnetic interference created by the UAV, compensation and filtering was not required to achieve industry standard measurements. This result was due to the magnetometer swinging through the relatively low-amplitude geomagnetic field gradient. However, when the magnetometer was placed within the zone of UAV-induced electromagnetic interference, a periodic, high-frequency signal was apparent in the TMI measurements. This was determined to be caused by the swinging of the suspended magnetometer payload within the high-gradient electromagnetic field produced by the multi-rotor UAV. The periodic signal (~0.35 Hz) was successfully identified and removed with a low-pass filter in the frequency domain, resulting in TMI measurements of industry standard quality. Filtering is a necessary step to avoid contaminating the magnetic field signals originating from sub-surface targets with unwanted signals related to the swinging of the magnetometer. Filtering can be applied when the targeted signal frequencies and the swinging signal frequencies do not spectrally overlap. This relationship must be considered in order to avoid removing important target signals during the filtering process.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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