Assessment of radarsat-1, ALOS PALSAR and sentinel-1 SAR satellite images for geological lineament mapping
Notice bibliographique
Résumé
Lineament mapping is a very important step in geological studies and mineral exploration, with the evolution of remote sensing, processing methods as well as the availability of several optical and radar satellite data, lineaments can be detected without using traditional methods. The objective of this work is to recommend the most suitable data for lineaments to be used in the field of geological science, by comparing the performance of three different RADAR data, namely ALOS PALSAR (The Advanced Land Observing Satellite Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar), Radarsat-1 and Sentinel-1 for automatic lineament extraction using a combination of edge detection and line linking algorithms. The methodology consists to link between the length, number, orientation and density of lineaments with surface characteristics such as the slope, faults, lithology, discontinuities and mineral veins. The results obtained show that the extracted lineaments from Sentinel-1 VH polarization have a better correlation with geological units, tectonic system direction, as well as shading and slope maps, which is due to the effectiveness of VH polarization, which is independent of soil properties compared to the other polarizations that have shown an overestimation of the lineaments.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».