Automated Filtering of Multibeam Water-Column Data to Detect Relative Abundance of Giant Kelp (Macrocystis pyrifera)
Notice bibliographique
Résumé
Modern multibeam echosounders can record backscatter data returned from the water above the seafloor. These water-column data can potentially be used to detect and map aquatic vegetation such as kelp, and thus contribute to improving marine habitat mapping. However, the strong sidelobe interference noise that typically contaminates water-column data is a major obstacle to the detection of targets lying close to the seabed, such as aquatic vegetation. This article presents an algorithm to filter the noise and artefacts due to interference from the sidelobes of the receive array by normalizing the slant-range signal in each ping. To evaluate the potential of the filtered data for the detection of aquatic vegetation, we acquired a comprehensive water-column dataset over a controlled experimental site. The experimental site was a transplanted patch of giant kelp (Macrocystis pyrifera) forest of known biomass and spatial configuration, obtained by harvesting several individuals from a nearby forest, measuring and weighing them, and arranging them manually on an area of seafloor previously bare. The water-column dataset was acquired with a Kongsberg EM 2040 C multibeam echosounder at several frequencies (200, 300, and 400 kHz) and pulse lengths (25, 50, and 100 μs). The data acquisition process was repeated after removing half of the plants, to simulate a thinner forest. The giant kelp plants produced evident echoes in the water-column data at all settings. The slant-range signal normalization filter greatly improved the visual quality of the data, but the filtered data may under-represent the true amount of acoustic energy in the water column. Nonetheless, the overall acoustic backscatter measured after filtering was significantly lower, by 2 to 4 dB on average, for data acquired over the thinned forest compared to the original experiment. We discuss the implications of these results for the potential use of multibeam echosounder water-column data in marine habitat mapping.
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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 ».