Real-time GPS landslide monitoring under poor satellite visibility
Notice bibliographique
Résumé
Among the available technologies such as cables and lasers, the Global Positioning System (GPS) is being increasingly used for automated continuous monitoring of landslides and avalanches. The timely identification of precursory movements of landslides could save lives and minimise collateral damage. Carrier-phase observations from four or more GPS satellites allow relative displacements to be measured with centimetre accuracy. However, signals from four satellites with good geometry are not always guaranteed, as the landslide sites are often located along mountain slopes, which are subject to poor satellite visibility. Such landslide locations may, therefore, experience several minutes to hours of positioning discontinuity for some periods of the day. The effect of the availability of satellite signals is greater for sites located on northfacing slopes due to GPS orbit characteristics. We have investigated a method for detecting a displacement of the order of millimetres under poor satellite visibility. We estimate the displacement without differencing the positioning results, supposing that a landslide occurs along the slope in the direction of maximum inclination (this assumption could be later replaced with a landslide outbreak model for a particular site). First, we investigated the method to detect a landslide with only 2 satellites (1 misclosure vector) and then, the improvement of the positioning results when more satellites are available. In this paper, we discuss our algorithms permitting continuous landslide monitoring for low visibility observations and some results of field tests. We discuss specific aspects of our investigations using field data simulating landslides: 1) multipath elimination, 2) estimation of displacement supposing a priori knowledge of the antenna location at the monitoring site, and 3) the necessary time span of observations for detecting landslides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».