Exploring the Effects of Acoustic Frequency on Terrain Attributes and Classifications Derived from Digital Bathymetric Models at Multiple Scales
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, new multibeam echosounders that can simultaneously collect data at multiple frequencies have become available. However, the effects of acoustic frequency on bathymetric data have yet to be characterized, as early research on these new systems has instead focused on backscatter data. Here we explore such effects by deriving terrain attributes and classifications from bathymetric data from Head Harbour, Nova Scotia, Canada, that were collected at five different operating frequencies. The geomorphometric analyses were conducted on bathymetric surfaces generated from data collected at each operating frequency using four scales of analysis. Results show that bathymetry, its derived terrain attributes, and terrain classifications produced with them are all dependent on the acoustic frequency used to collect bathymetric data. While the observed effects on the regional bathymetry were relatively minor, local bathymetry, terrain attributes and terrain classifications were highly impacted by the frequency used when collecting data. The impacts were less important when the terrain attributes and classifications were generated using broader scales of analysis. These results raise questions about how bathymetry is measured and defined and how we should interpret the outcomes of marine geomorphometric analyses. This is particularly relevant as such analyses have become a key component of marine habitat mapping and submarine geomorphology mapping.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».