Applications of New Remote Sensing Technology to Natural Rock Slope Stability Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of stability of natural rock slopes located above infrastructure corridors, such as railways, and highways is required in order to evaluate potential for failure, loss of infrastructure capacity, and threats to public safety. As these slopes are not engineered, natural failure processes dominate. These are difficult to assess as direct physical access is generally not possible, and monitoring data is rarely available. A variety of remote sensing techniques from several vantage points and platforms have been deployed to evaluate rock slope stability, including LiDAR, photogrammetry, and Gigapan photography, from terrestrial and a variety of airborne platforms. Techniques have been developed to utilize both single data acquisitions as well as time sequential data sets. Analysis of data sets from different sources has proven to be useful in order to reduce loss of data due to occlusion and to provide different data types which are useful for different applications. A number of case histories of large rock slopes in the mountainous areas of western Canada will be used to demonstrate the integration of engineering geology into the remote sensing analysis of the rock slopes. Research products include assessment of the rockmass characteristics, an assessment of block volume, analysis of slope deformation and failures leading to forecasting of potential future events, dependent on the failure mechanism. As the database of rock slope case histories continues to build, we are moving ever closer to a more detailed understanding of rock slope failure modes, precursor events, deformation thresholds and the effect of triggering events.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».