Contact mapping from gridded magnetic data - a comparison of techniques
Notice bibliographique
Résumé
Delineating the edges of magnetised bodies is a fundamental application of magnetic data to geological mapping in areas of limited exposure. Especially in Precambrian shield-like regions, locating lateral changes in magnetisation of the outcropping crystalline rocks provides spatial information that is crucial in extending mapped geology into sparsely exposed or completely covered areas. Although not all magnetic contacts correspond to lithological contacts, the former provide key information on structural regimes, deformation styles and trends, and magnetic texture.Many techniques for contact mapping have been developed, some originally based on profile (2-D) data and others designed specifically for grid-based (3-D) data sets. Here, we evaluate five methods applied to gridded data. The first three are based on finding maxima of the horizontal gradient magnitude of the total field (TF-hgm), tilt (TI-hgm) and pseudogravity (PSG-hgm). The fourth and fifth methods rely on locating maxima of the analytic signal (AS) and the 3-D local wavenumber (LW).Method TF-hgm produces theoretically correct contact locations only when the data are reduced to the pole, and even then may produce false or secondary solutions mimicking contact trends. Method TI-hgm is less sensitive to field direction but also suffers from secondary maxima. Method PSG-hgm is perhaps the most established approach of those mentioned, and in the case of vertical contacts produces reliable maxima. However, knowledge of remanent magnetisation direction is required. Methods AS and LW theoretically produce maxima directly over contacts and are insensitive to magnetisation direction but are more sensitive to noise than the former, which limits their application to higher quality datasets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».