Anisotropic scaling of remotely sensed drainage basins: the differential anisotropy scaling technique
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We investigate the statistical properties of dendritic drainage areas from diverse geological environments (Deception Canyon, Utah and the Loess Plateau, China) using narrow band visible ASTER satellite images. We show that from 240 m to 7680 m, the isotropic (angle integrated) energy spectra E(k) of all the fields closely follow a power law form: E(k)∝k−β where k is a wave number and β a scale invariant exponent. In spite of this good isotropic scaling, images with very similar β's and similar isotropic multifractal exponents have distinct textures; we suggest that the differences are primarily due to anisotropy, which is nevertheless scaling. We develop the new "Differential Anisotropy Scaling" technique to characterize this scale-by-scale (differential) anisotropy and we test it on simulated anisotropic scaling fields. The method gives useful characterizations of the scale by scale anisotropy irrespective of whether or not the analyzed field is scaling. When the anisotropy is not too strong, the parameters can be interpreted as scale invariant anisotropy exponents. Viewed as a method of estimating these exponents, it has the advantage of relying on two linear regressions rather than on complex higher dimensional nonlinear ones. When applied to dendritic drainage basins we find that they have distinct anisotropies characterized by differential anisotropy stretching and rotation parameters as well as by a distinct absolute anisotropy at the reference scale of 960 m. Our new method allows us to statistically distinguish, not only between two geologically different drainage basins (the China Loess Plateau and Utah Deception Canyon), but also between different regions of the same China drainage system.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».