ESTUDO DE CASO - USO DE ORTOIMAGEM PARA A DETERMINAÇÃO DO ÍNDICE DE CONDIÇÃO FUNCIONAL DE PAVIMENTO RÍGIDO AEROPORTUÁRIO
Notice bibliographique
Résumé
Todo pavimento, logo após sua construção, está submetido a diversos tipos de ações externas que culminam na deterioração progressiva da qualidade do pavimento, incorrendo no surgimento de defeitos.O monitoramento, com a avaliação da superfície do pavimento, se configura como medida preventiva no sentido de caso necessário, programar ações de manutenção, de modo a evitar uma degradação acelerada a ponto de deixar a área inoperável.A ANAC (2017) reporta o PCI como o principal método de determinação da condição funcional de pavimentos aeroportuários, fornecendo base racional e objetiva para determinação das necessidades e das prioridades de manutenção e reparo.O presente estudo foi desenvolvido utilizando o Leica Pegasus: Two Ultimate.Foi realizado o mapeamento completo da condição funcional do pavimento rígido do Pátio 3 de aeronaves do Aeroporto Internacional de Brasília, por meio de fotos de alta qualidade registradas em diversos ângulos.Considerou-se como referência a norma da ASTM D5340/20, que consiste em, inicialmente, caracterizar áreas típicas.Para o cálculo do valor do PCI nas seções estabelecidas foi utilizado o programa PAVEAIR da FAA.Foram elaboradas planilhas para o mapeamento de todas as patologias existentes por placas, anotando em cada uma o código do tipo de deterioração e o nível de severidade.As ortofotos foram usadas para identificar os defeitos, com auxílio do software "CIVIL 3D as AutoCAD".O ortomosaico obtido por meio do mapeamento dos defeitos oriundos da análise funcional realizada no Pátio 3 do Aeroporto Internacional de Brasília forneceu uma visão ampla da área para fins de tomada de decisões para as soluções de manutenção e reabilitação e, consequentemente, para o gerenciamento da rede.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».