3D MODELLING IN TEMPERATE WATERS: BUILDING RIGS AND DATA SCIENCE TO SUPPORT GLASS SPONGE MONITORING EFFORTS IN COASTAL BRITISH COLUMBIA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Structure-from-motion (SfM) has emerged as a popular method of characterizing marine benthos in tropical marine environments and could be of tremendous value to glass sponge monitoring and management efforts in the Northeast Pacific Ocean. However, temperate marine environments present a unique set of challenges to SfM workflows, and the combined impact that cold, dark, and turbid waters have on the veracity of SfM derived data must be critically evaluated in order for SfM to become a meaningful tool for ongoing glass sponge research. This paper discusses the design, development, testing, and deployment of an innovative underwater SfM workflow for generating high-resolution 3D models in temperate marine environments. This multi-phase research project (dry-lab, wet-lab, and field), while possibly seen as unconventional, was designed to innovate in two ways. First to build an operational data capture platform to support low-cost SfM-based seafloor surveys. And second, to enable systematic isolation and evaluation of SfM data capture parameters and their implications for representational veracity and data quality. This paper reports the challenges and outcomes from a series of field surveys conducted in Howe Sound, BC, one of which serves as the first of two data sets in a temporal analysis of 3D morphometric change. This research demonstrates that accurate, high-resolution morphometric characterization, of all benthic species and habitats, is dependent on a range of equipment, procedural, and environmental variables. It is also intended to share our applied problem-solving path to successful 3D capture, backed up by robust data science.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».