An automated procedure to calculate the morphological parameters of superimposed rhythmic bedforms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Subaqueous dunes are often observed to be superimposed on larger dunes, sand bars and tidal ridges, while smaller dunes may also be found superimposed on larger dunes. In this study an automated method has been developed by which the geometry of superimposed rhythmic bedforms can be analysed. The method combines two‐dimensional (2D) Fourier analysis, wavelet transform, zero‐crossing analysis and a variety of filters. Instead of applying conventional manual procedures, the wavelength of interest can be automatically determined by a series of 2D Fourier analyses, which is a critical first step for automated analysis of dune geometries. Based on such efficient data preprocessing, the method can accurately determine dune orientation, separate target bedform profiles, and identify crests and troughs. With the input of bathymetry, the dominant regional dune orientation can be determined together with the geometric parameters of individual dunes (wavelength, height, leeside angles) and their spatial distribution. The method was applied to both synthetic and observed bathymetries of a tidal ridge off the Jiangsu coast, China, and a sand bank in the Dover Strait, UK. The results show that almost all dunes in the domain were detected and their geometric parameters accurately calculated, especially in areas of bedform superimposition. © 2020 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».