Field trials for a rapid deployment lidarbased high temporal-frequency change detection monitoring system
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing technologies are now prevalent in geohazard monitoring applications. Laser scanners (LiDAR), photogrammetry, and satellite-based topographical measurements can be used to map various geomorphologies, natural terrains, and man-made infrastructures. Change detection analysis with topographical data sets captured at a certain frequency can denote failure precursors, and active landslide events, and analyze events a-posteriori. Change detection in time is often conducted at high resolution and low temporal frequency. Dense data sets considerably reduce the inherent uncertainty arising from superficial roughness and statistical spread between two series of surveys. Long-term, high-resolution monitoring thus allows for precise measurements and the detection of relatively low change detection thresholds. Such an application is not readily applicable to the detection of rapidly progressing events. When statistical outliers occur such as intense rains, or earthquakes, landslides may be triggered and not captured within the time frame required to act and mitigate. The present study investigates low-resolution, high-temporal frequency measurements as an option for capturing rapidly evolving events. In this work, a low-cost fixed laser scanner was connected to a small Raspberry Pi to collect point cloud frames at hourly intervals. The montage consisted of the lidar-computer combination mounted on a tripod anchored to the ground. This paper describes the montage, material required to assemble, and installation protocol. Special considerations were given for rapid deployment with limited labor. To evaluate the monitoring setup, two experiments were done. One was that an artificial pile of humid less than 4 mm material was assembled in a local quarry. The pile was partially excavated at the toe to achieve a progressive failure as the material dried up. Monitoring of the pile was performed for approximately 3 weeks with hourly readings. A high-resolution scan was taken at the onset of the test for reference. The second experiment consisted of analyzing a floodplain in Grizzly Creek, Yukon for 10 months during the winter season, with six readings a day. Snow developed across the months and melted near the end of the period. A high-resolution scan was taken at the onset of both tests for reference. The results obtained are analyzed and discussed in the thesis. A discussion is provided on uncertainty associated with topographical measurements collected during this experiment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».