Remote sensing technology utilized by CHS to support safety of navigation in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
To enhance navigational safety, the Canadian Hydrographic Service (CHS) is investing in data collection to improve its hydrographic survey coverage and the necessary data needed for producing nautical products. Over the past eight years, the CHS has accelerated its efforts under the Oceans Protection Plan (OPP) initiative. For the CHS, the main goal is to bolster safety of navigation in Canada's waterways by providing better products and addressing some of our client’s needs, like the northern communities. This initiative not only accelerated the collection of hydrographic surveys but also incorporated innovative technologies such as remote sensing. These advancements are important to the CHS operations, as they support survey missions and facilitate the development of new remote sensing derived products that contribute to the creation of nautical products. Despite considerable progress under the OPP in expanding survey coverage, just 18% of Canadian Arctic waters are currently surveyed to modern standards. To help address these gaps, remote sensing technology is being employed to extract various forms of information. Among the common derived products are shoreline, intertidal zone, navigation hazard, satellite-derived bathymetry (SDB), and change detection for monitoring dynamic areas. By utilizing remote sensing data, the CHS is developing a new workflow designed to tackle challenges posed by rapidly changing environments. A site on the Mackenzie River in Canada was selected for its dynamic nature to test this workflow and its potential as an improved chart creation model in dynamic environments. Additionally, the CHS is testing the integration of space-based altimeter systems such as SWOT and ICESat-2, which provide precise water level and depth information, into existing workflows to reduce costs and capitalize on increased data availability in remote areas. The ongoing efforts of the CHS reflect a commitment to improving navigational safety through innovative solutions, ensuring that navigators have access to the most accurate and up-to-date products.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».