Taşkın Modelleme ve Risk Analizinde LiDAR Verisiyle Sayısal Yükseklik Modeli Üretimi
Notice bibliographique
Résumé
Floods are one of the most serious, widespread and costly disasters in the world that too many countries came across every year. As the threat of Global Warming increases nowadays, floods are gradually becoming global threat to the human being. Turkey, having third largest hydroelectric potential in Europe, is greatly exposed to flood origin threats. LiDAR (Light detection and ranging) technology is relatively a new technology for flood modelling and risk analysis, but it is being widely used in some countries, Canada, USA, UK, etc. successfully for a decade. When LiDAR technology is compared with the technics (classical land survey, photogrammetry, etc) previously used, it comes to the forefront with its great advantages. LiDAR technology collects high-accuracy elevation data (better than 30 cm.) for very large areas very quickly and at lower cost than traditional methods. A LiDAR system uses laser beams which pulse tens of thousands of times a second. This results in very high point density and so, high accuracy in model building which is the most important data for hydrologic and flood modelling. The aim of this study is to implement LiDAR image processing procedures in a little basin comprehensively with the help of the ortho-photos acquired from the digital aerial photos taken concurrently and draw attention to the advantages of LiDAR technology especially on acquiring high accuracy DEM and its availability for Hydrologic Modelling and flood risk analysis procedures to be conducted with Geographic Information System (GIS), afterwards. In this study, an airborne LiDAR data of Borçka district of Artvin city (consisted of 370.000.000 laser points) and the aerial photos taken concurrently were used. Terrasolid LiDAR softwares and Bentley's Microstation V8i CAD softwares were used for processing the raw data and creating Digital Elevation Model (DEM). ArcGIS 10.1 was used for Hydrologic Modelling. This study will be basis of a more comprehensive doctoral thesis, which will include flood risk analysis in several basins together with LIDAR data and multispectral satellite images, comparing the advantages and disadvantages of both technologies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,008 | 0,002 |
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 ».