Comparison of ground-based and airborne transient electromagnetic methods for mapping glacial and permafrost environments: Cases from McMurdo Dry Valleys, Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
The transient electromagnetic (TEM) method is a non-invasive geophysical tool well-suited for subsurface imaging in cold and polar regions, where common targets are associated with strong contrasts in electrical resistivity. By imaging the electrical properties of the subsurface, the TEM methods can discriminate between geological units such as frozen ground (permafrost), fresh/saline groundwater systems, and bedrock/glacier ice. In this study, we compare TEM data acquired with ground-based and airborne TEM systems. We demonstrate the mapping capabilities of these two approaches in high latitude polar environments with datasets from Taylor Glacier, Lake Vanda, and Canada Glacier in the McMurdo Dry Valleys of Antarctica. The results show a high consistency between the airborne and ground-based TEM data, both with a high resolution and a deep penetration depth down to hundreds of meters due to the resistive background material, which makes both approaches capable of mapping hydrological systems and identifying the base of glaciers. The airborne TEM approach offers an unmatched spatial data coverage in difficult terrain and a far improved lateral resolution compared to the static ground-based system. The ground-based TEM system offers the possibility for using larger transmitter coils and longer stacking times and therefore has potential for reaching deeper penetration depths. The ground-based TEM approach is hence a valuable tool that can provide consistent imaging results while also being far more accessible in terms of cost and field logistics compared to an airborne TEM campaign.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».