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Enregistrement W3045586924 · doi:10.1139/cgj-2019-0051

Massive, continuous, and non-invasive surface measurement of degree of saturation by shortwave infrared images

2020· article· en· W3045586924 sur OpenAlexvenueno aff
Ferran Parera, Núria M. Pinyol, Eduardo Alonso Pérez de Ágreda

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDegree of saturationSaturation (graph theory)Soil waterRemote sensingSoil scienceEnvironmental scienceReflectivityWavelengthCalibrationWater contentDegree (music)InfraredGeologyMaterials scienceMineralogyOpticsGeotechnical engineeringMathematicsPhysicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Short wave infrared (SWIR) image analysis provides an accurate procedure to measure the degree of saturation (Sr) of soils. Changes in Sr result in reflectance changes, which are recorded by a special digital camera optimized for a particular range of wavelengths that provides the maximum resolution of the method. This paper describes the developed methodology that relies on sample-determined calibration of soil reflectance for a few values of Sr covering the dry to fully saturated range of moistures. The accuracy of the method was checked by comparing equilibrated profiles of SWIR-determined Sr with other procedures (sensor readings and water retention information). It was found that the SWIR-based method correlates well with the degree of saturation of the soil but not with its water content, which may change for a given Sr when the soil deforms volumetrically. The transient variations of Sr are also well captured by the method. The recorded evolution of two-dimensional Sr maps of an initially unsaturated soil column compares satisfactorily with the results of a numerical model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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