An assessment of the use of RADARSAT-2 for detailed topographic mapping in a tropical semiarid terrain of Brazil
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the feasibility of using planialtimetric information derived from RADARSAT-2 (RST-2) ultra-fine (UF) stereo pairs and fine quad-pol (FQP) images for detailed topographic mapping was investigated for a semiarid terrain in the Curaçá Valley, northeast of Brazil. Precise topographic field information acquired from a global positioning system was used for ground control points for the modeling of the stereoscopic digital surface models (DSMs), ortho-images, and as independent check points for the calculation of planialtimetric accuracies. The analysis was performed with the following two approaches: (i) the use of root mean square error for the overall classification of the DSMs and ortho-images considering the Brazilian Map Accuracy Standard limits, and (ii) calculations of systematic errors (bias) and accuracy based on a methodology that takes into account computed discrepancies and standard deviations. Thematic information was extracted from FQP data through the use of an unsupervised terrain and land-use classification scheme based on the Freeman–Durden decomposition and the Wishart classifier. The investigation showed that the planialtimetric accuracies of UF DSMs and ortho-images and the thematic information of the FQP data fulfilled the requirements compatible to detailed topographic mapping (1:50000). Thus, the use of RST-2 data can be considered a real alternative as a primary source for detailed topographic mapping programs in similar environments of Brazil, where terrain information is limited or of a poor quality.
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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 ».