Compatibility Evaluation of Point Clouds Acquired with Terrestrial and Mobile LiDAR Scanners
Notice bibliographique
Résumé
Light Detection And Ranging (LiDAR) is a technology that arose in the last years as one of the best technologies to capture tridimensional information about features on the Earth´s surface.LiDAR measurements can be carried out over the ground in a static mode, with the scanner fixed on a tripod.This mode is known as Terrestrial LiDAR.LiDAR measurements can also be acquired in a kinematic mode when the scanner is assembled and transported on aircrafts, cars, boats and even in special vehicles that operate in underground mines and galleries.That second mode is called Mobile LiDAR where the LiDAR scanneris connected to an Inertial Navigation System (INS) and a dual frequency GNSS receiver that respectively provide the orientation and the position of a platform and consequently the direct georeferencing.This paper focus is to compare results obtained from data collected over the same area in both scanner modes but with uncertainties.This study has used both terrestrial and mobile LiDAR scanners to generate a 3D model of the terrain of a chosen area and to calculate the volume above a predefined reference plane.The same volume was estimated with a conventional topographic technique that uses collected points in the same area using RTK -GNSS receivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».