Integrating unmanned aerial vehicle photogrammetry in design compliance audits and structural modelling of pit walls
Notice bibliographique
Résumé
Existing field data collection methods for pit slope assessment are manual, time consuming, and can expose technical manpower in hazardous conditions. Advances in unmanned aerial vehicles (UAVs) technology allows collecting photogrammetry data of pit slopes. This aerial approach is fast, on demand and can improve the spatial and temporal resolution of the collected data. The collected data can be used to generate digital elevation models (DEMs) and point clouds to assess the bench face angle and catch benches. Furthermore, virtual mapping can be used to collect detailed structural data. This study presents the application of UAV technology to collect data at a pit wall, in Nevada, USA. A DEM is generated to conduct a design compliance audit of the pit slope. The aerial photogrammetry data is used to generate a point cloud of the slope for virtual structural mapping. The structural mapping data is integrated with the surveyed pit slope geometry to generate a conditioned discrete fracture network (DFN) model. The discontinuities mapped on the slope surface are replicated in the DFN model, while behind the wall, a constrained stochastic model is used to describe the structural complexity of the rock mass. This combined deterministic-stochastic DFN model is used to conduct a kinematic stability analysis of the pit slope. The results are compared to the field observations of slope failure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».