A Vehicle-Based Laser System for High-Resolution DEM Development – Performance in Micro-topography Measurement.
Notice bibliographique
Résumé
A vehicle-based laser measurement system was developed to measure the surface microtopography and to generate high-resolution digital elevation models (DEM). The accuracy of the system in microtopography measurement was evaluated in the laboratory by comparing the DEM data generated by this system with that generated by a more accurate, stationary laser profile meter for several surfaces, including an artificial sand-stone-ridged surface. DEM data was created by interpolating the 3D raw data into a regular, square grid using a two-dimensional, distance-weighted interpolation algorithm. The DEMs were compared using an image-matching method to calculate the correlation coefficient. A test to study the effect of ambient light on elevation measurement under indoor and outdoor environments was also conducted. Correlation coefficients greater than 0.935 were achieved between the DEMs measured by the vehicle-based system and the stationary laser profile meter. The correlation coefficients among the four replications of the DEMs measured by the vehicle-based system were greater than 0.988, indicating that the vehicle-based laser system can provide consistent elevation measurements. Correlation coefficients among the DEMs of the sand-stone-ridged surface measured by the vehicle-based system at different times of the day and under different indoor fluorescent lighting conditions were all above 0.982. Correlation coefficients among DEMs taken at different times of the day and under different outdoor sunlight conditions were all above 0.971. These results indicated that neither the fluorescent light nor the sunlight had a significant effect on the measurements obtained by the vehicle-based laser system. The system provided consistent elevation measurements under both indoor and outdoor lighting conditions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».