MODELLING PERMAFROST TERRAIN USING KINEMATIC, DUAL-WAVELENGTH LASER SCANNING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In this paper we introduce the first dual-wavelength, kinematic backpack laser scanning system and its application on high resolution 3D terrain modelling of permafrost landforms. We discuss the data processing pipeline from acquisition to preparation, system calibration and terrain model process. Topographic information is vital for planning and monitoring tasks in urban planning, road construction for mass calculations, and mitigation of flood and wind related risks by structural design in coastal areas. 3D data gives possibility to understand natural processes inducing changes in the terrain, such as the cycles of thaw-freeze in permafrost regions. Through an application case on permafrost landforms in the Arctic we present the field practices and data processing applied, characterize the data output and discuss the precision and accuracy of the base station, trajectory and point cloud data. Two pulsed time of flight ranging, high performance mobile laser scanners were used in combination with a near navigation grade GNSS-IMU positioning on a kinematic backpack platform. The study shows that with a high-end system 15 mm absolute accuracy of 3D data could be achieved using PPP processing for the GNSS base station and multi-pass differential trajectory post-processing. The PPP solution shows millimetre level agreement (Easting 6 mm, Northing 4 mm, and elevation 8 mm standard deviations) for the base station coordinates over an 11 day period. The point cloud residual standard deviation for angular boresight misalignment was 27 mm. The absolute distance between ground surfaces from interactive analysis was 17 mm with 13 mm standard deviation (n = 64). The proposed backpack laser scanning provides accurate and precise 3D data and performance over considerable land surface area for detailed elevation modelling and analysis of the morphology of features of interest. The high density point cloud data permits fusion of the dual-wavelength lidar reflectance data into spectral products.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».