USO DE TRÊS FONTES DE DADOS ALTIMÉTRICOS PARA IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS COM PERIGOS À INUNDAÇÃO
Notice bibliographique
Résumé
Esse trabalho possui o intuito de realizar um mapeamento das áreas de perigo à inundação no município de Jaguari/RS, com três distintas fontes de dados altimétricos: cartas topográficas do exército, uma cena do SRTM e uma imagem orbital do ASTER. Com isso, criaram-se inúmeras bases cartográficas no aplicativo ArcGIS® (MDE, mapa urbano, mapa de densidade urbana, mapa de declividade e mapa de buffer) e posteriormente, os referidos dados foram modelados com a atribuição de “pesos” e “notas” no aplicativo Vista Saga, a fim de estimar o perigo à inundação no município. A partir da modelagem dos dados, identificou-se que os dados do SRTM e ASTER resultaram em uma melhor representação das áreas de perigo à inundação, fato que pode ser complementado pela alta correlação dos dados (R² = 0,931) de ambos. A partir dessa modelagem, identificaram-se as áreas que resultaram em “alto perigo à inundação”, composta pelos bairros: Centro, Mauá, Nossa Senhora Aparecida, Promorar, Rivera e Sagrado Coração de Jesus. Esses bairros, em futuros trabalhos, serão os que receberão atenção especial para coletadas de dados in loco. Palavras chaves: inundação, SRTM, ASTER, Carta Topográfica, Suscetibilidade, Perigo. DOI: 10.5902/2236499413207
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».