Introduction and Testing of a Cost-Effective GNSS System for Landslide Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of Global Navigation Satellite System (GNSS) in combination with real-time kinematic (RTK) technique, commonly known as differential GNSS (dGNSS), has increased in recent years for monitoring landslide displacements and detecting early signs of potential failure, enabling earlier response for risk mitigation than traditional monitoring techniques. GNSS offers several advantages, including high accuracy and high-frequency data collection. Although more cost-effective, their affordability may still present challenges for public organizations managing multiple landslides in their territory. The SparkFun is a suite of components for GNSS assembly designed for topographic surveying, offering the benefits of dGNSS technology while being more affordable than other market options. It also avoids relying on phone signals for data storage in a cloud server. The SparkFun system, its components, and how it can be assembled to create a dGNSS system for landslide monitoring are described in this paper. The deployment and testing of a SparkFun system at the Chin Coulee landslide in Alberta, including challenges faced during the 6-month period, are described. The results are compared with those from a commercially available dGNSS system (Ophelia Geocube) developed for landslide monitoring in the area. Preliminary findings show that the SparkFun system demonstrates horizontal accuracy consistent with the manufacturer's specifications and exhibits displacement trends comparable to the 2018 Geocube monitoring campaign. The robustness of the power supply system and environmental insulation of the equipment needs to be enhanced for future deployments. The SparkFun assembly is shared in this paper, for others to test and deploy their own prototypes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».