Remote Sensing Applications for Landslide Monitoring and Investigation in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Transportation infrastructure in mountainous terrain and through river valleys is exposed to a variety of landslide phenomena. This is particularly the case for highway and railway corridors in Western Canada that connect towns and industries through prairie valleys and the Canadian cordillera. The fluidity of these corridors is important for the economy of the country and the safety of workers, and users of this infrastructure is paramount. Stabilization of all active slopes is financially challenging given the extensive area where landslides are a possibility, and monitoring and minimization of slope failure consequences becomes an attractive risk management strategy. In this regard, remote sensing techniques provide a means for enhancing the monitoring toolbox of the geotechnical engineer. This includes an improved identification of active landslides in large areas, robust complement to in-place instrumentation for enhanced landslide investigation, and an improved definition of landslide extents and deformation mechanisms. This paper builds upon the extensive literature on the application of remote sensing techniques and discusses practical insights gained from a suite of case studies from the authors’ experience in Western Canada. The review of the case studies presents a variety of landslide mechanisms and remote sensing technologies. The aim of the paper is to transfer some of the insights gained through these case studies to the reader.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».