Comparing UAS LiDAR and Structure-from-Motion Photogrammetry for Peatland Mapping and Virtual Reality (VR) Visualization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The mapping of peatland microtopography (e.g., hummocks and hollows) is key for understanding and modeling complex hydrological and biochemical processes. Here we compare unmanned aerial system (UAS) derived structure-from-motion (SfM) photogrammetry and LiDAR point clouds and digital surface models of an ombrotrophic bog, and we assess the utility of these technologies in terms of payload, efficiency, and end product quality (e.g., point density, microform representation, etc.). In addition, given their generally poor accessibility and fragility, peatlands provide an ideal model to test the usability of virtual reality (VR) and augmented reality (AR) visualizations. As an integrated system, the LiDAR implementation was found to be more straightforward, with fewer points of potential failure (e.g., hardware interactions). It was also more efficient for data collection (10 vs. 18 min for 1.17 ha) and produced considerably smaller file sizes (e.g., 51 MB vs. 1 GB). However, SfM provided higher spatial detail of the microforms due to its greater point density (570.4 vs. 19.4 pts/m2). Our VR/AR assessment revealed that the most immersive user experience was achieved from the Oculus Quest 2 compared to Google Cardboard VR viewers or mobile AR, showcasing the potential of VR for natural sciences in different environments. We expect VR implementations in environmental sciences to become more popular, as evaluations such as the one shown in our study are carried out for different ecosystems.
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.
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 découle