Hydrogeomorphic edge detection and delineation of landscape functional units from lidar digital elevation models
Notice bibliographique
Résumé
A new method is introduced to delineate hydrogeomorphic elements from light detection and ranging (lidar) digital elevation models. Landscape segmentation is achieved using an edge‐detection procedure to identify boundaries defining rapid changes in the tan αd index of landscape drainage potential. These boundaries define homogenous, functional landscape units that can be classified according to different topographically derived indices such as mean of the expected hydraulic gradient (approximated by tan αd), mean topographic wetness index, and mean ratio of flow path lengths to flow path gradients (L/G). Two case studies are presented in which the new method was applied (1) to map forested wetlands and nonwetland saturation‐prone depressional areas and improve regression models of dissolved organic carbon source areas in the Muskoka‐Haliburton region of south central Ontario and (2) to spatially characterize near‐surface soil moisture patterns along a complex, upland hillslope catena in a small experimental watershed in northwestern Ontario. Both case studies point to the critical role of local drainage conditions and slope geometry in dictating spatial patterns of terrain wetness in complex Boreal Shield landscapes. The results cast uncertainty on the role of upslope contributing area as a first‐order control on terrain wetness in this environment. Nevertheless, the results highlight the strong potential of digital terrain analysis to improve conceptualization of hydrological processes in the Boreal Shield, and they are conceptually consistent with the emerging paradigm of runoff generation in this region. We propose hydrogeomorphic edge detection and classification as a way to improve the characterization of landscape functional units in Boreal Shield watersheds for process‐oriented and model‐based ecohydrological research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».