The Application of Structure from Motion Photogrammetry to the Ontario Rockfall Hazard Rating System (RHRON)
Notice bibliographique
Résumé
Roadways are considered critical infrastructure in North America, however, many pass-through hazardous terrains, such as rock slopes. To better manage and prioritize rockfall mitigation measures on rock slopes, the Ontario Rockfall Hazard Rating System (RHRON) was developed (Franklin et al., 2015). The RHRON prioritizes slopes into three Classes A, B, and C, with Class A being the most hazardous and warranting a further detailed investigation. The RHRON’s detailed investigation is more time-consuming and potentially hazardous as it subjects inspectors to roadway and rockfall hazards while making subjective slope assessments. This study aims to assess the integration of analysis of 3D point cloud data derived from Structure from Motion (SfM) photogrammetry from both terrestrial and mobile sources into the RHRON assessment procedure. The first part of the thesis investigates the applicability of SfM photogrammetry using cameras mounted on a vehicle. Several tests are conducted on camera settings, camera lenses, camera orientation, and image exposures. These tests are carried out on sites near Kingston, Ontario, with the objective of determining the possible bounds of quality of imagery to be input into SfM photogrammetry software, such as Agisoft Metashape. The second part of this thesis investigates the components of the RHRON rating system that can be derived from photogrammetry point cloud models. A repeatable and robust methodology of working with the data is presented using the open-source software CloudCompare. This methodology establishes best practices for the assessment of the RHRON parameters in a 3D virtual environment. Finally, a sensitivity analysis is conducted on the previously presented methodology by analyzing six photogrammetry models and one terrestrial laser scan model to determine the sensitivity of the RHRON method to poor-quality 3D models. The contributions in this thesis (i) enhance current rockfall hazard analysis practices by introducing a more objective methodology for RHRON assessments, (ii) provides a repeatable methodology to assess rock slopes from 3D models, and (iii) provides a recording mechanism for RHRON assessments as seen by the inspector.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 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 ».