SNOW-COVERED SURFACE VARIABILITY AND DEM GENERATION USING AERIAL PHOTOGRAMMETRY IN MOUNT ODIN, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal snow-covered surface has a critical role in global water resource supplement especially providing fresh water for humankind and flora's consumptions as well as local underground water storages. The in situ measurements of seasonal snow-covered variability are extensively prodigal and costly particularly in existence of severe climate conditions such as high latitude regions and polar areas. It is therefore necessary to apply remote sensing techniques and observations to estimate accurately the snowpack melting and accumulation for different seasons. In this paper, we estimate snow-covered surface variability for four different seasons of year in Mount Odin, Canada using aerial photos. In order to do this, firstly Digital Elevation Model (DEM) with respect to Earth Gravitational Model 1996 (EGM96) for each flight mission of A, B, C and D from these aerial photos by applying Bundle Adjustment (BA) triangulation is being generated precisely. Moreover, the displacement of each two DEMs is computing in order to determine snow-covered surface variability between each two flight missions. The results demonstrate that flight mission C has the highest elevation topographically compare to the missions A, B and D while mission C was planned in February 2011 in existence of vast snow throughout Mount Odin area as well as mission C's DEM which has higher elevation values than the others. The proposed methodology and problem solution and the case study information with the details of each flight mission are discussed in expatiation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».