A remote sensing approach for the derivation of numerical modelling input data: insights from the Hope Slide, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we describe an integrated remote sensing approach for the collection of geomechanical data to be used as input for continuum, discontinuum, and hybrid numerical analyses. Ground-based and aerial remote sensing techniques, including terrestrial digital photogrammetry (TDP), terrestrial laser scanning (TLS), structure-from-motion photogrammetry (SfM), and terrestrial infrared thermography (IRT) may be used for collecting rock mass data appropriate for input into varied numerical modelling approaches. To demonstrate our suggested approach, we have used the 1965 Hope Slide, British Columbia, Canada. We present the mapping of rock discontinuities for numerical modelling using a hierarchical geological structure order. Large-scale geological structures which were identified and mapped on the pre-failure and present-day topography are used in a preliminary analysis of the rock slope to investigate their influence on kinematic freedom and in bounding keyblocks. Detailed geomechanical mapping is performed on three-dimensional TDP models. IRT data is used to characterize surface water seepage. Unmanned aerial vehicle (UAV) SfM imagery of the landslide debris was used to analyse the block size distribution. Preliminary numerical discontinuum 3D-DEM modelling based on this data and assigned mechanical properties shows that with detailed planning and systematic field data collection techniques, the geological engineer can obtain the data necessary to reduce both model and parameter uncertainty and allow more reliable and realistic numerical slope simulations.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».