Using Mixed Reality for the Visualization and Dissemination of Complex 3D Models in Geosciences—Application to the Montserrat Massif (Spain)
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
In the last two decades, both the amount and quality of geoinformation in the geosciences field have improved substantially due to the increasingly more widespread use of techniques such as Laser Scanning (LiDAR), digital photogrammetry, unmanned aerial vehicles, geophysical reconnaissance (seismic, electrical, geomagnetic), and ground-penetrating radar (GPR), among others. Furthermore, the advances in computing, storage and visualization resources allow the acquisition of 3D terrain models (surface and underground) with unprecedented ease and versatility. However, despite these scientific and technical developments, it is still a common practice to simplify the 3D data in 2D static images, losing part of its communicative potential. The objective of this paper is to demonstrate the possibilities of extended reality (XR) for communication and sharing of 3D geoinformation in the field of geosciences. A brief review of the different variants within XR is followed by the presentation of the design and functionalities of headset-type mixed reality (MR) devices, which allow the 3D models to be investigated collaboratively by several users in the office environment. The specific focus is on the functionalities of Microsoft’s HoloLens 2 untethered holographic head mounted display (HMD), and the ADA Platform App by Clirio, which is used to manage model viewing with the HMD. We demonstrate the capabilities of MR for the visualization and dissemination of complex 3D information in geosciences in data rich and self-directed immersive environment, through selected 3D models (most of them of the Montserrat massif). Finally, we highlight the educational possibilities of MR technology. Today MR has an incipient and reduced use; we hope that it will gain popularity as the barriers of entry become lower.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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