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Record W143155074

Évaluation de quatre méthodes de photogrammétrie numérique pour la cartographie géologique en région montagneuse.

2000· article· fr· W143155074 on OpenAlexaboutno aff
Richard Vuitton

Bibliographic record

VenueEspaceINRS (National Institute for Scientific Research (Canada)) · 2000
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicGeological Modeling and Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeologyCartographyGeographyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Que ce soit dans une perspective académique ou industrielle, la géomatique regroupe
\nplusieurs disciplines utiles en sciences de la Terre. Parmi ses nombreuses applications, la
\nphotogrammétrie est depuis longtemps un bon outil pour l'interprétation et la
\ncartographie en géologie. Grâce aux progrès réalisés pour adapter cette méthode à la
\ntechnologie informatique, la photogrammétrie permet maintenant de déduire rapidement
\nde l'information qualitative ou quantitative à partir de clichés numériques. Elle couvre
\nune gamme très étendue d'échelles allant de la microscopie aux images prises à très haute
\naltitude et permet la collecte d'une multitude de points se trouvant sur les images, pour un
\ncoût d'investigation réduit. Elle ne requiert pas de contact avec l'objet à mesurer, et offre
\nla possibilité de mesurer des variations temporelles.
\nCompte tenu des avantages cités ci-dessus, il a été jugé opportun ici d'utiliser et d'évaluer
\nles méthodes photogrammétriques pour recueillir de l'information géologique, telle
\nl'attitude d'un plan, la localisation des formations géologiques, la mesure précise de leur
\népaisseur et la détermination d'un réseau de fractures, dans des zones à accès difficile,
\ncomme la région de Moose Mountain, dans les Foothills de l'Alberta.
\nQuatre techniques ont été employées et comparées : (1) l'imagerie aérienne verticale
\n(orthophotos à haute-résolution), (2) l'affichage stéréoscopique, (3) le rendu de terrain
\n(application d'une orthophoto sur la surface d'un Modèle Numérique de Terrain, ou
\n« Terrain Rendering »en anglais), et (4) la photogrammétrie terrestre.
\nLes résultats obtenus sont très satisfaisants et prometteurs. Ils confirment l'efficacité et
\nl'utilité de la photogrammétrie en région accidentée et difficile d'accès pour le géologue.
\nEn effet, les écarts de distance entre l'élément structural réel et celui déterminé par
\nphotogrammétrie indiquent des valeurs comprises entre 5 et 10 mètres lorsque nous
\ntravaillons avec une ortho-image (balayée à 2000 ppp) et un MNT régional, et 10-50 cm
\nen photogrammétrie terrestre. Nous obtenons également des résultats probants concernant
\nla précision des pendages et des directions de plan, évalués sur le terrain par méthode
\ntraditionnelle (boussole) en comparaison avec ceux mesurés par triangulation numérique
\nde points coplanaires (différences comprises entre 0 et 10 degrés). Concernant la
\ndétermination d'un réseau de fractures préférentiel par photogrammétrie terrestre, nous
\navons pu identifier différentes familles de joints, qui sont corrélatives avec celles
\nobservées sur le terrain.
\nCependant, il convient d'être attentif lors des différentes étapes des processus
\nphotogrammétriques, et précis lors de l'acquisition des points de contrôle sur le terrain et
\ndu calibrage des caméras. Chacune de ces techniques a ses avantages et ses
\ninconvénients, mais couplées ensemble, elles deviennent complémentaires et donnent des
\nrésultats probants. La photogrammétrie permet un accès direct à la cartographie dans un
\nunivers en trois dimensions et permet par exemple de visualiser avec précision les
\ncontacts géologiques des deux versants d'une montagne, sans avoir recours à
\nl'imagination et à des suppositions.
\nCette technique devient intéressante et présente un fort potentiel pour l'industrie minière,
\npétrolière, les commissions géologiques et la gestion des risques géologiques (étude de
\nstabilité des versants).
\n

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.459
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.077
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.240 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2000
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