Performance of GIS interfaces in Watershed Delineation and Stream Network Generation from DEM
Notice bibliographique
Résumé
The Geographic Information System (GIS) tool is efficient in delineating drainage area and generating surface drainage network. Watershed delineation and natural drainage network generation from Digital Elevation Models (DEMs) are the preliminary steps for watershed prioritization, integrated watershed management (lWM) and sustainable development of natural resources within the watershed. In the present study, recently developed GIS supported interfaces within ArcGIS 8.x and Arc View 3.0 software were applied to accomplish these tasks. The DEM of Cowansvile region, Quebec, Canada was used in the present study for delineation of watersheds. The interfaces performed a sequence of activities such as filling the sinks, estimating the flow direction, flow accumulation and stream links to arrive at delineation of watershed from DEMs and generation of drainage networks. In the present study, the interfaces viz. Watershed and Stream Delineation Tool (WSDT), Terrain analysis using DEMs (TauDEM), Watershed Morphology Estimation Tool (WMET) used within ArcGIS 8.x environment and Centre for Research in Water Resources Pre-Processor (CRWR Pre-Pro) interfaces within ArcView 3.x environment were used. It was reveled that the interfaces within the ArcGIS 8.x performed better than that with the Arc View 3.x environment in terms of processing time and accuracy;
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».