Can point cloud data be used to calculate time to failure of a landslide?
Notice bibliographique
Résumé
Point cloud data capturing ground surface elevation at two instants in time are commonly used to identify the occurrence of landslides, identify their spatial extent, and to provide an estimate of the volume of depletion/accretion. In this study, it is hypothesized that this same point cloud data has the potential to yield much more valuable quantitative information regarding landslide behaviour, including the direction, magnitude, and rate of surface displacement. Given point cloud data contains roughness information, shaded projections (hillshade images) of the slope at two or more instants in time can be processed using digital image correlation (DIC) to track displacement in the plane of the projection. If multiple view angles are used to generate the hill shade images, 3D surface displacements of the landslide surface should theoretically be resolved. Furthermore, if point clouds are generated with sufficiently high temporal resolution, it should be possible to estimate the time to failure. We explore this hypothesis in field experiment conducted in Tsukuba, Japan in which we bring a 3.5 m high earth dam to shear failure under high reservoir levels and extreme rainfall. Point clouds of the downstream dam surface generated at high temporal resolution were successfully used to calculate the 3D displacement of the dam surface, and to calculate the time of failure using the inverse-velocity method to within four minutes of the observed 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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».