Towards drone-based magnetometer measurements for archaeological prospection in challenging terrain
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
While airborne magnetometry has been used for geological surveys for decades, magnetic surveys for archaeological prospection are almost exclusively ground-based, as the detection of archaeological features requires higher spatial resolution and close proximity between sensor and object. However, the recent development of drones and magnetic sensors allows for low-altitude drone-based surveys, which are an interesting alternative for magnetic prospection of challenging areas, where vegetation, difficult terrain, access restrictions, or safety concerns hamper ground-based surveys. In this paper, we present test measurements in challenging areas in Germany and Switzerland, which demonstrate the potential as well as technical and practical concerns of drone-based magnetometry for archaeological prospection. We used a miniature total-field magnetometer, which was tethered to an octocopter drone. Although it is preferable to fly the sensor close to the ground where anomalies show the highest values, we could also detect magnetic anomalies in altitudes up to few metres above ground. Flights at different altitudes show the decay and widening of the anomalies with height. Drone-based magnetic measurements in rough and vegetated terrain require careful flight planning based on a high-resolution surface model. Further development is needed to improve positioning accuracy of the tethered magnetometer and to improve heading error correction.
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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 | 0,000 | 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 découle