Reduction of edge effects in spatial information extraction from regional geochemical data: A case study based on multifractal filtering technique
Notice bibliographique
Résumé
Spatial information extraction in geoscience data analysis often involves operations, such as filtering and reducing noise/signal ratio that are frequently conducted in the frequency domain. Unfortunately, abrupt truncation of data or images along the edges and holes (with missing data) often cause distortion of patterns in the frequency domain. For example, bright strips on the frequency distribution pattern are often seen when the Fourier transform is used. These artifacts due to edge effects may adversely affect the results of data analysis; the effects can be significant depending on edge abruptness. Traditional solutions to reduce edge effects are to smooth the boundary of the image prior to applying the Fourier transformation. Zero-padding is one of the most frequently used smoothing methods. This simple method can reduce the edge effect to some degree but is ineffective in some applications when the image remains distorted. Moreover, due to the complexity of geoscience data involving irregular shapes and holes with missing data, zero-padding generally does not give satisfactory results. In this paper, decay functions are suggested to handle edge effects in geoscience image analysis. As a case study, it is used in a newly developed multifractal filtering technique: spectrum-area fractal method (S-A) for separating geochemical anomalies from background patterns. A geochemical data set chosen from a mineral district in Nova Scotia, Canada was used for validating the method. Optimal parameters including extension width and computational load involved in the selection of decay functions are experimentally determined and documented in this study. © 2004 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».