UAS‐based remote sensing of fluvial change following an extreme flood event
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of large floods on river morphology are variable and poorly understood. In this study, we apply multi‐temporal datasets collected with small unmanned aircraft systems (UASs) to analyze three‐dimensional morphodynamic changes associated with an extreme flood event that occurred from 19 to 23 June 2013 on the Elbow River, Alberta. We documented reach‐scale spatial patterns of erosion and deposition using high‐resolution (4–5 cm/pixel) orthoimagery and digital elevation models (DEMs) produced from photogrammetry. Significant bank erosion and channel widening occurred, with an average elevation change of −0.24 m. The channel pattern was reorganized and overall elevation variation increased as the channel adjusted to full mobilization of most of the bed surface sediments. To test the extent to which geomorphic changes can be predicted from initial conditions, we compared shear stresses from a two‐dimensional hydrodynamic model of peak discharge to critical shear stresses for bed surface sediment sizes. We found no relation between modeled normalized shear stresses and patterns of scour and fill, confirming the complex nature of sediment mobilization and flux in high‐magnitude events. However, comparing modeled peak flows through the pre‐ and post‐flood topography showed that the flood resulted in an adjustment that contributes to overall stability, with lower percentages of bed area below thresholds for full mobility in the post‐flood geomorphic configuration. Overall, this work highlights the potential of UAS‐based remote sensing for measuring three‐dimensional changes in fluvial settings and provides a detailed analysis of potential relationships between flood forces and geomorphic change. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| 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 découle