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Enregistrement W4405097412 · doi:10.1016/j.geomat.2024.100044

Practical validation of unmodified handheld monitors for UAV-based air quality measurements

2024· article· en· W4405097412 sur OpenAlexaffvenue
C. Fernando, Matthew D. Adams

Notice bibliographique

RevueGEOMATICA · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality Monitoring and Forecasting
Établissements canadiensGeneral Electric (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile deviceComputer scienceQuality (philosophy)Environmental scienceEmbedded systemReal-time computingOperating systemPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To evaluate the reliability of measurements taken onboard Uncrewed Aerial Vehicles (UAVs), this study assesses the impacts of movement and turbulence on carbon dioxide (CO 2 ) measurements in the field. While previous research has explored the use of UAVs for air quality monitoring, questions remain regarding the potential influence of UAV-induced turbulence on sensor readings, particularly when using sensors that are not specifically designed for airborne operation. This study addresses this knowledge gap by collecting observations using an Aeroqual Series 500 monitor mounted onboard a hexacopter UAV, in the presence of UAV movement, downwash, and turbulence. Observations were evaluated for agreement with identical sensors collecting simultaneous measurements at ground level. Results demonstrate UAV movement does not significantly affect the sensor’s ability to capture reliable CO 2 measurements. Downwash and turbulence induced by UAV rotors can lead to significant reductions in observed CO 2 concentrations; however, changes remain within the sensor’s factory calibration accuracy suggesting UAV-based can be used for reliable measurements, particularly in ambient conditions. This study contributes to the validation of UAV-based monitoring and provides insight into the scope and limitations for using commercially available solutions for air quality research. • Study assessed the impact of UAV movement, downwash, and turbulence on the onboard measurements of CO 2 concentrations by an unmodified handheld sensor. • UAV movement did not cause significant difference in CO 2 readings, suggesting onboard sensor operation is not affected by UAV maneuvers. • Downwash and turbulence caused significant reductions in the observation of CO 2 from a vehicle exhaust during flight. • Despite observed reductions, overall change in CO 2 observations remain within the sensor’s factory calibration accuracy, indicating potential for reliable field measurements of air quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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