A Method for Classifying Snow Using Ski-Mounted Strain Sensors

要約

タイトル：スキーに取り付けられたひずみセンサーを使用した雪の分類方法

要約：

– 山中の雪の構造、量、種類を理解することは、雪崩の安全性を評価したり、衛星画像を解釈したり、正確な水文学モデルを作成したり、週末旅行のための適切なスキーを選択するために不可欠である。
– 現在、そういった雪の特性は、リモート衛星画像、気象観測所、そして現地の予報者、ガイド、バックカントリーユーザーによる手間のかかる点の測定と説明の組み合わせで測定されている。
– ここでは、アルパインスキーの上面に取り付けられたひずみセンサーを使用して、雪のトップレイヤーの特性をスキー中に推定する方法を探る。
– ひずみゲージ2つと慣性計測装置を使用すると、スキースタイルに関係なく、10秒間の軌跡の各セグメントに対して、粉雪、湿雪、氷または整備された雪の3つの定性的なラベルを正確に割り当てることができることを示す。
– アルゴリズムは、スキー-雪相互作用のデータ駆動型線形モデル、次元削減、およびナイーブベイズ分類器の組み合わせを使用している。
– ひずみゲージ間の分類器のパフォーマンスの比較は、最適なひずみゲージの配置が、バインディングと先端/テールの中間地点であり、荷重のかかっていないスキーが雪面に触れる直前のカンバー部分であることを示唆している。
– スキーを使用して雪を分類する能力は、バックカントリーで雪の表面の特性をマッピングする市民科学の取り組みから、雪の種類に基づいた自動的な硬度調整スキーの開発まで、さまざまなアプリケーションにつながる。

要約(オリジナル)

Understanding the structure, quantity, and type of snow in mountain landscapes is crucial for assessing avalanche safety, interpreting satellite imagery, building accurate hydrology models, and choosing the right pair of skis for your weekend trip. Currently, such characteristics of snowpack are measured using a combination of remote satellite imagery, weather stations, and laborious point measurements and descriptions provided by local forecasters, guides, and backcountry users. Here, we explore how characteristics of the top layer of snowpack could be estimated while skiing using strain sensors mounted to the top surface of an alpine ski. We show that with two strain gauges and an inertial measurement unit it is feasible to correctly assign one of three qualitative labels (powder, slushy, or icy/groomed snow) to each 10 second segment of a trajectory with 97% accuracy, independent of skiing style. Our algorithm uses a combination of a data-driven linear model of the ski-snow interaction, dimensionality reduction, and a Naive Bayes classifier. Comparisons of classifier performance between strain gauges suggest that the optimal placement of strain gauges is halfway between the binding and the tip/tail of the ski, in the cambered section just before the point where the unweighted ski would touch the snow surface. The ability to classify snow, potentially in real-time, using skis opens the door to applications that range from citizen science efforts to map snow surface characteristics in the backcountry, and develop skis with automated stiffness tuning based on the snow type.

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