Surveying a Floating Iceberg With the USV SEADRAGON
Notice bibliographique
Résumé
The calving, drifting, and melting of icebergs has local, regional, and global implications. Besides the impacts to local ecosystems due to changes in seawater salinity and temperature, the freshwater influx and transport can have significant regional effects related to the ocean circulation. The increased influx of freshwater ice due to increase calving from ice shelves and the destabilization of the continental ice sheet will affect sea levels globally. In addition, drifting icebergs pose threats to offshore operations because they could damage offshore installations, e.g., pipelines and subsea manifolds, and interrupt marine transportation. Iceberg drift and deterioration models have been developed to better predict climate change and protect offshore operations. Iceberg shape is one of the most critical parameters in these models, but it is challenging to obtain because of iceberg movement caused by winds, waves, and currents. In this paper, we present an algorithm for iceberg motion estimation and shape reconstruction based on in-situ point cloud measurements. The algorithm is developed based on point cloud matching strategies, policy-based optimization, and Kalman filtering. A down-sampling method is also integrated to reduce the processing time for possible real-time applications. The motion estimation algorithm is applied to a simulated data set and field measurements collected by an Unmanned Surface Vehicle (USV) on a free-floating, translating, and rotating, iceberg. In the field data, the above-water iceberg surface was measured with a scanning LIDAR, while the below-water portion (0–50 m) was profiled using a side-looking multi-beam sonar. When applying the motion estimation algorithm to these two independent point cloud measurements collected by the two sensing modalities, consistent iceberg motion estimates are obtained. The resulting motion estimates are then used to reconstruct the iceberg shape. During the field experiment, additional oceanographic measurements, such as temperature, ocean current, and wind, were collected simultaneously by the USV. We have observed water upwelling and a colder and fresher water plume at the sea surface downstream the iceberg. Combining the iceberg shape rendering and the surrounding environmental measurements, we estimated the iceberg melting parameters due to the sensible heat flux and surface wave erosion at different iceberg sections.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».