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Enregistrement W7063906166

Amélioration des données altimétriques dans la région du Grand Lac des Esclaves à partir d’images Radarsat-2

2016· other· fr· W7063906166 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2016
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProspectionGully erosionFire history
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En raison de sa grande étendue, le Nord canadien présente plusieurs défis logistiques pour une exploitation rentable de ses ressources minérales. La TéléCartographie Prédictive (TCP) vise à faciliter la localisation de gisements en produisant des cartes du potentiel géologique. Des données altimétriques sont nécessaires pour générer ces cartes. Or, celles actuellement disponibles au nord du 60e parallèle ne sont pas optimales principalement parce qu’elles sont dérivés de courbes à équidistance variable et avec une valeur au mètre. Parallèlement, il est essentiel de connaître l'exactitude verticale des données altimétriques pour être en mesure de les utiliser adéquatement, en considérant les contraintes liées à son exactitude. Le projet présenté vise à aborder ces deux problématiques afin d'améliorer la qualité des données altimétriques et contribuer à raffiner la cartographie prédictive réalisée par TCP dans le Nord canadien, pour une zone d’étude située au Territoire du Nord-Ouest. Le premier objectif était de produire des points de contrôles permettant une évaluation précise de l'exactitude verticale des données altimétriques. Le second objectif était de produire un modèle altimétrique amélioré pour la zone d'étude. Le mémoire présente d'abord une méthode de filtrage pour des données Global Land and Surface Altimetry Data (GLA14) de la mission ICESat (Ice, Cloud and land Elevation SATellite). Le filtrage est basé sur l'application d'une série d'indicateurs calculés à partir d’informations disponibles dans les données GLA14 et des conditions du terrain. Ces indicateurs permettent d'éliminer les points d'élévation potentiellement contaminés. Les points sont donc filtrés en fonction de la qualité de l’attitude calculée, de la saturation du signal, du bruit d'équipement, des conditions atmosphériques, de la pente et du nombre d'échos. Ensuite, le document décrit une méthode de production de Modèles Numériques de Surfaces (MNS) améliorés, par stéréoradargrammétrie (SRG) avec Radarsat-2 (RS-2). La première partie de la méthodologie adoptée consiste à faire la stéréorestitution des MNS à partir de paires d'images RS-2, sans point de contrôle. L'exactitude des MNS préliminaires ainsi produits est calculée à partir des points de contrôles issus du filtrage des données GLA14 et analysée en fonction des combinaisons d’angles d'incidences utilisées pour la stéréorestitution. Ensuite, des sélections de MNS préliminaires sont assemblées afin de produire 5 MNS couvrant chacun la zone d'étude en totalité. Ces MNS sont analysés afin d'identifier la sélection optimale pour la zone d'intérêt. Les indicateurs sélectionnés pour la méthode de filtrage ont pu être validés comme performant et complémentaires, à l’exception de l’indicateur basé sur le ratio signal/bruit puisqu’il était redondant avec l’indicateur basé sur le gain. Autrement, chaque indicateur a permis de filtrer des points de manière exclusive. La méthode de filtrage a permis de réduire de 19% l'erreur quadratique moyenne sur l'élévation, lorsque que comparée aux Données d'Élévation Numérique du Canada (DNEC). Malgré un taux de rejet de 69% suite au filtrage, la densité initiale des données GLA14 a permis de conserver une distribution spatiale homogène. À partir des 136 MNS préliminaires analysés, aucune combinaison d’angles d’incidences des images RS-2 acquises n’a pu être identifiée comme étant idéale pour la SRG, en raison de la grande variabilité des exactitudes verticales. Par contre, l'analyse a indiqué que les images devraient idéalement être acquises à des températures en dessous de 0°C, pour minimiser les disparités radiométriques entre les scènes. Les résultats ont aussi confirmé que la pente est le principal facteur d’influence sur l’exactitude de MNS produits par SRG. La meilleure exactitude verticale, soit 4 m, a été atteinte par l’assemblage de configurations de même direction de visées. Par contre, les configurations de visées opposées, en plus de produire une exactitude du même ordre (5 m), ont permis de réduire le nombre d’images utilisées de 30%, par rapport au nombre d'images acquises initialement. Par conséquent, l'utilisation d'images de visées opposées pourrait permettre d’augmenter l’efficacité de réalisation de projets de SRG en diminuant la période d’acquisition. Les données altimétriques produites pourraient à leur tour contribuer à améliorer les résultats de la TCP, et augmenter la performance de l’industrie minière canadienne et finalement, améliorer la qualité de vie des citoyens du Nord du Canada.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
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