MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2970059827

Radon Gas Detection via Vegetation Spectra Responses Using Space-borne Remote Sensing: A Tool for Uranium Exploration

2019· dissertation· en· W2970059827 sur OpenAlexaboutno aff
K. R. Martin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadonUraniumVegetation (pathology)Radon gasRemote sensingEnvironmental scienceSpace (punctuation)ForestryComputer sciencePhysicsGeographyNuclear physicsOperating systemMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to determine if there is a discernable satellite-derived spectral signature within vegetation communities that can be linked to elevated occurrences of radon gas. Radon surveys, where the gas is measured directly on the ground, are a tool used in uranium exploration as statistically significant elevated radon values are known to occur in proximity to uranium mineralization. To-date, there has been little to no research into the use of optical remote sensing to quantify radon gas in uranium exploration. Through digitizing and geo-referencing historic survey data from Cluff Lake, Saskatchewan, the radon values were first explored along environmental gradients to understand its spatial distribution. The data were then linked with satellite imagery (Sentinel-2A) to explore spectral patterns and evaluate the potential of characterizing a spectral response that can highlight areas containing above background gas concentrations. Results show that there is strong potential for mapping radon gas via changing spectral characteristics within vegetation, interpreted to be attributed to the effects of radiogenic stress and metal contamination within plants coinciding with anomalous radon gas occurrences and/or elevated amounts of its progeny. It is shown that there are differences in spectral curves of natural-logarithmically transformed radon point-values that have been grouped based on standard deviation between what is considered background, moderate, and high values of radon. Furthermore, vegetation indices using Sentinel-2A bands, focusing in the red-edge and NIR portion of the electromagnetic spectrum, show a significant variation of means between grouped radon values allowing for trend detection and radon pseudo-survey map generation. Investigation into radon distribution at Cluff Lake has also shown a potentially significant relationship between radon gas and vegetation communities, specifically black spruce (Picea mariana), which was not hypothesized. The potential species specific relationship between radon gas and vegetation, along with the variation in spectral curves differentiating what is considered background and elevated occurrences of the gas, show strong potential for further refining radon pseudo-survey maps based on spectral characteristics of the tree-canopy. This research was designed as a tool in uranium exploration, to compliment geological, geophysical, and geochemical exploration methods. The research also has trans-disciplinary applications in biogeochemistry, ecology, and the environmental sector as an aid in mapping radiogenic contamination.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAtmospheric and Environmental Gas Dynamics→Travaux en français237 207→