Scale-dependent recursive analysis of topographical roughness: A methodology for differentiating geological and geomechanical features from point cloud data
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Notice bibliographique
Résumé
Exposed rock surfaces reflect diverse topographical features shaped by underlying geological and geomechanical conditions, such as mineral composition, weathering, excavation methods, and structural geology . These features directly influence the mechanical behavior of in-place materials, providing a robust basis for differentiating geological and geomechanical units in engineering. Their explicit spatial differentiation relies on time-consuming and subjective visual assessments, or the inefficient and difficult to reproduce measurement of topographical features (e.g., roughness, undulation) at arbitrary scales. This work aims to offer an objective, reproducible, and efficient topographical analysis framework to differentiate geological and geomechanical features arising from natural and man-made origins. This study introduces a scale-dependent recursive analysis method to systematically evaluate and characterize roughness conditions of exposed rock surfaces. By analyzing point clouds across multiple scales, the method derives scale-dependent trends and computes parameters that distinguish topographical features associated with specific geological and operational settings. A moving-window algorithm is applied as a second layer of analysis to capture localized trends, integrating these as an explicit scalar field within point clouds for direct differentiation of features. This methodology improves accuracy and efficiency compared to traditional roughness measurement techniques by reducing biases and subjectivity associated with visual-based assessments. The approach is demonstrated using four datasets from diverse geological and geomechanical contexts, showcasing its applicability and the insights gained. The influence of point cloud density and moving-window size on the recursive analysis is further discussed, highlighting the method's potential to provide objective and quantifiable topographical differentiation for mining, tunneling, and construction applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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