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Enregistrement W3155460028 · doi:10.5194/egusphere-egu21-3939

Interferometric Synthetic Aperture Sonar as a tool for seafloor geological mapping on the Grand Banks offshore Atlantic Canada: preliminary results.

2021· article· en· W3155460028 sur OpenAlexaffabout
Caroline Gini, Katleen Robert, John W. Jamieson, Jeremy Dillon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeafloor spreadingSubmarine pipelineBathymetrySonarGeologySide-scan sonarSynthetic aperture sonarAperture (computer memory)OceanographyRemote sensingPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With less than 20% of the seafloor mapped at a sufficiently high resolution for geological and biological studies (<50m), there is a need for new technological approaches to map and characterize the seafloor environment at higher resolutions. Here, we present preliminary results of an investigation into the use of interferometric synthetic aperture sonar (InSAS) as a new approach to help fill this gap. InSAS can provide very high-resolution acoustic imagery (3cm/pixel) and bathymetry (25 cm/pixel) as well as large coverage area (up to 150m across track per side while flying at a 15m altitude, at 6 knots). Compared to traditional sidescan sonars, high-resolution imagery in both along and across track directions is achieved by the synthetic aperture of the sonar array, which uses a large number of receiver arrays and a cm-size spacing between individual elements. This technique has so far mostly been used for military and industrial purposes. Onboard the Atlantic Kingfisher in October 2020, we used Kraken Robotic Systems’ InSAS system on a Katfish towed vehicle to survey 85 km2 of the Tail of the Grand Banks, the southernmost extremity of the continental shelf offshore Newfoundland, Canada. During a survey, the sonar is set at a center frequency of 337 kHz and survey planning included data coverage overlap for 140% coverage of the seafloor. Kraken Robotic’s processing algorithm and the towing optic cable allowed for real-time processing of the data and initial post processing using Caris Onboard. We show one of the first applications of InSAS for geological studies. This system is excellent for identifying fine-scale geological features as well as variations of seabed texture and composition at a large scale on flat seafloor. We identified distinct seafloor sedimentary textures on the imagery, such as relatively homogeneously spaced alternations of high and low backscatter (BS) strength corresponding to well-defined ripple marks, as well as multiple 1-10m wide circular depressions of high BS strength surrounding individual rocks and a lower BS strength on the seafloor surrounding depressions. With high coverage, speed and resolution, InSAS represents an effective tool for environmental, biological and geohazard monitoring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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