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Enregistrement W7026829350

Autonomous Bathymetric and Magnetic Surveying for Canadian Lakes

2020· dissertation· en· W7026829350 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacsQueen's University
Mots-clésMagnetic surveyMagnetometerBathymetryAeromagnetic surveyAerial surveyThunderLimitingSurvey methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic surveys are an important step in the process of mineral and archaeological exploration. Current magnetic surveying methods include mounting magnetometers to various survey platforms including inhabited airplanes, helicopters, all-terrain vehicles, boats, and backpacks for walking surveys. Recent developments in autonomous controls and remotely piloted systems have led to conducting magnetic surveys from remotely piloted aerial systems (RPAS). The use of these recently developed platforms has allowed the mineral exploration industry to reduce risk to pilots and operators of inhabited survey platforms and achieve reduced sensor to magnetic source separations while improving data resolution, or speed of data collection compared to previous survey vessels. In survey regions occupied by freshwater lakes (10% of Canada’s surface area), these aerial survey platforms are restricted by the water surface, limiting the achievable proximity to the ground/magnetic source body. The work completed in this thesis has led to the configuration of an autonomous surface vessel (ASV) equipped with a single frequency echo sounder and an Overhauser magnetometer for applications in marine magnetic and bathymetric surveying. This platform and developed operating procedure are capable of deploying a magnetometer only metres above the lakebed thus decreasing the sensor to magnetic source separation and improving magnetic body resolvability compared to pre-existing public magnetic data acquired across Canadian lakes. The survey vessel configuration was tested in three Canadian lakes (Lake Ontario, Surprise Lake – Thunder Bay, Ontario, and Opinicon Lake – South Frontenac, Ontario) by completing magnetic and bathymetric surveys for shallow sections of each lake. The surface area of each survey was less than 1 square kilometre, with a maximum lake depth of 6.5 metres. Through interpretation of acquired data, localized magnetic anomalies on the order of 200nT have been identified and are suspected to indicate the presence of iron-rich geological units, and/or archaeological waste. The data acquired throughout these case studies, combined with a regional investigation of over 877,000 Canadian lakes completed throughout this research, has indicated that the configured ASV and operation procedure could serve as an effective and reliable survey platform for purposes of mineral and archaeological exploration in over 68% of Canadian lakes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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