Evaluation of Automated, In-Cockpit Swath Displacement
Notice bibliographique
Résumé
Highlights Automated swath displacement works well in high drift conditions. System relevance and performance are limited in low drift conditions. Testing against pilot skill without an automated system is necessary. ABSTRACT. A set of spray trials was designed to evaluate the onboard swath displacement feature that is offered as part of some avionic systems and used to aid in targeting aerial spray applications. The trials were flown in Miramichi, New Brunswick, Canada, and were intended to provide basic information on the capabilities of these systems. A total of 32 trials were run, of which 24 provided coverage data that could be used in this evaluation. Two aircraft types were tested, each with distinct avionics systems and automated swath displacement capabilities. Each aircraft was flown with two application setups, resulting in four application scenarios. The systems were generally able to allow the pilot to apply the spray with a swath peak within 5 m of the target line on average, even in high wind conditions. Other relationships that were anticipated in the data, such as a direct correlation between offset distance and targeting accuracy, were not observed. The systems do not appear to add much capability in low drift conditions when not much displacement is expected. It is recognized that a control data set is necessary to evaluate the extent to which the systems improve targeting accuracy. Keywords: Aerial management system, Aerial pesticide application, Drift offset, Precision application, Real-time modeling, Spray deposition, Spray drift, Swath displacement.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».