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Enregistrement W1432716741

Spectral and thermal mapping of desert surface sediments for agricultural development

2015· article· en· W1432716741 sur OpenAlexfundno aff
Magaly Koch, Ahmed Gaber

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and environmental studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyU.S. Geological Survey
Mots-clésDesert (philosophy)AgricultureEnvironmental scienceThermalEarth scienceGeologyGeographyEcologyBiologyMeteorologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A combination of multispectral, thermal and microwave data obtained from space and supported by ground measurements are used to investigate the surface sediment characteristics of a desert plain area in Egypt (El-Gallaba Plain, NW of Aswan). This plain once hosted an ancestral river system that is nowadays largely covered by aeolian and gravelly sands, and thus, only detectible with radar and thermal images. The methodology consists of extracting thermo-physical and textural parameters to guide and improve supervised spectral classification results. The results show that surface mineralogy (obtained from spectral information) correlates strongly with surface emissivity, whereas grain size and surface roughness strongly correlates with apparent thermal inertia. Furthermore, several broad strips of thermal cooling-anomalies are arranged in a linear fashion and diagonally crossing the alluvial basin. The sediments within these strips show very different textural, thermo-physical and compositional characteristics with respect to the surrounding areas suggesting that they were deposited under different depositional environments such as structurally controlled linear basins. These tectonic depressions were confirmed by ground penetrating radar and could be promising areas for groundwater accumulation and exploration enabling agricultural development in the El-Gallaba Plain of the Western Desert in Egypt.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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