A Likelihood-based Triangulation Method for Uncertainties in Through-Water Depth Mapping
Notice bibliographique
Résumé
Coastal environments, of major economic, social, and strategic importance, rely heavily on bathymetry for navigation safety, harbor development, and resource monitoring. Innovations in bathymetry include optical alternatives for shallower waters, as traditional acoustic solutions are less efficient. Recent studies demonstrated airborne imagery is an efficient option to frequently map shallow waters at synoptic scales and has the capacity to retrieve the Water Column Depth (WCD). Geometric approaches allow to obtain 3D reconstruction from images by triangulating a set of pixels that are located on more than one image (feature points). They demonstrate great potential for WCD assessment, achieving a penetration depth of over 5 meters with an accuracy in the decimeter range when creating high resolution maps of clear shallow water bodies as long as there is sufficient bottom texture with identifiable features. As the navigation safety of vessels relies on WCD accuracy, it is of utmost importance to quantify the uncertainty associated with the derived product. Studies on bathymetry estimation using geometric approaches tend to focus on the estimation accuracy, rather than the assessment of uncertainty, despite the fact that there are many sources of uncertainty. As a result, here is a lack of robust uncertainty modeling methods, crucial for assessing the quality of bathymetric charts, especially in shallow waters. In response, this research introduces a novel likelihood-based approach for through-water photogrammetry with a focus on the uncertainties associated with camera pose, a key factor affecting through-water depth mapping. Our methodology incorporates probabilistic modeling and stereo-photogrammetric triangulation. In addition to providing a realistic estimate of the uncertainty, this approach allows to handle complex cases involving noisy camera poses in addition to retrieving the water interface height. The results proposed in this paper reveal the significant influence of viewing geometry and camera pose quality on the resulting uncertainties, overshadowing the impact of depth. In addition, they demonstrate the superior performance of the likelihood ratio statistic in scenarios involving high attitude noise, high flight altitude, and complex viewing geometries. Also, we highlight the transformative potential of drone-based applications in underwater surveying, leveraging high-precision and efficient data collection to contribute to more accurate bathymetric charts.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».