Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  seafloor
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The main source of information on the abundance of polymetallic nodules (APN) is the results of direct seafloor sampling, mainly using box corers. Due to the vast spread of nodule occurrence in the Pacific, the distances between successive sampling sites are significant. This makes it difficult to reliably estimate the nodule resources, especially in parts of the deposit with small areas corresponding to the areas scheduled for extraction in the short term (e.g. within one year). It seems justified to try to increase the accuracy of nodule resource estimates through the use of information provided by numerous photos of the ocean floor taken between sampling stations. In particular, the percentage of nodule coverage of the ocean floor (NC), the data on fraction distribution of nodules (FD) and the coverage of nodules with sediments (SC) are important here. In the presented study, three regression models were used to predict the nodule abundance from images: simple linear regression (SLR), multiple regression (MR), and general linear model (GLM). The GLM provides the most accurate prediction of nodule abundance (APN) due to the ability of this model to simultaneously take into account both quantitative variable (NC) and qualitative variables (FD, SC). The mean absolute errors of APN prediction are in the range of 1.0–1.7 kg/m2, which is 7-13% of the average nodule abundance determined for training or testing data sets. This result can be considered satisfactory for predicting the abundance in ocean floor areas covered only by photographic survey.
PL
Podstawowym źródłem informacji o zasobności oceanicznych konkrecji polimetalicznych (APN) są wyniki bezpośredniego opróbowania dna najczęściej za pomocą próbników skrzynkowych. Z uwagi na ogromne rozprzestrzenienie wystąpień konkrecji w strefie Clarion-Clipperton na Pacyfiku odległości między kolejnymi stacjami opróbowania są znaczne. Utrudnia to wiarygodne oszacowanie zasobów konkrecji w oparciu o uśrednione zasobności konkrecji stwierdzone w próbnikach skrzynkowych, szczególnie w obszarach o relatywnie małych powierzchniach odpowiadających przykładowo obszarom planowanej, przyszłej eksploatacji w okresach rocznych. W tej sytuacji uzasadnione wydają się próby zwiększenia dokładności oszacowań zasobów konkrecji przez wykorzystanie informacji jakich dostarczają liczne zdjęcia dna oceanicznego wykonywane między stacjami opróbowania. Istotne są tu w szczególności procentowe pokrycie dna oceanicznego konkrecjami (NC), możliwe do ustalenia ze zdjęć dane dotyczące liczby, dane dotyczące rozkładu frakcji konkrecji (FD) oraz przysypanie konkrecji osadem (SC). W prezentowanych badaniach zastosowano trzy modele regresji: prostą regresję liniową (SLR), regresję wieloraką (MR) oraz ogólny model liniowy (GLM). GLM zapewnia najdokładniejsze przewidywanie zasobności konkrecji (APN) ze względu na zdolność tego modelu do jednoczesnego uwzględniania zarówno zmiennych ilościowych (NC), jak i zmiennych jakościowych (FD, SC). Średnie absolutne błędy predykcji mieszczą się w przedziale 1,0-1,7 kg/m2, co stanowi 7–13 % średniej zasobności konkrecji określonej na podstawie opróbowania bezpośredniego w zbiorze danych (treningowym lub testowym). Wynik ten można uznać za satysfakcjonujący w praktyce prognozowania zasobności konkrecji w miejscach dna objętych jedynie rejestracją fotograficzną.
EN
Side scan and synthetic aperture sonars are widely used imaging systems in the underwater environment. They are relatively cheap and easy to deploy, in comparison with more powerful sensors, like multibeam echosounders. Although side scan and synthetic aperture sonars does not provide seafloor bathymetry directly, their records are finally related to seafloor images. Moreover, the analysis of such images performed by human eye allows creating semi-spatial impressions of seafloor images obtained from side scan sonar echograms. In the paper, some techniques for 3D seafloor shape reconstruction from side scan and synthetic aperture sonars are presented. They are based on Shape From Shading (SFS) approach, which is one of classical problems in computer vision. The method for reconstruction of 3D seafloor relief using the information from both the currently processed and previous ping is presented. The advantage of the presented methods is their simplicity and the ability to produce the results within sequential, i.e. “one run” processing of side scan sonar image. Another algorithm relies on estimating the altitude gradient of the insonified surface from sonar data, combined with the use of dimension of shadow areas for estimation of the current elevation change. The presented results are promising and also show to some extent how the performance of the proposed algorithm might be improved in further investigation.
EN
The presented results are a part of those obtained within the author's latest work on application of normal incidence methods in acoustic seafloor characterisation. The work included both theoretical and experimental studies on selection of appropriate methods of seafloor echo processing and feature extraction for characterisation of the bottom type, especially, the study of the usefulness of several echo parameters like fractal dimension or statistical moments of the echo envelope. In this paper, the simulation results of the echo envelope fractal dimension dependence on bottom type and bottom depth are presented. They show that to same extent, fractal dimension of an echo may be useful for bottom identification even in a case of varying depth, however, more detailed, theoretical as well as experimental studies are needed.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.