Photogrammetric monitoring of small streams under a riparian forest canopy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The recent advent of digital photogrammetry has enabled the modeling and monitoring of river beds at relatively high spatial resolution (0·01 to 1 m) through the extraction of digital elevation models (DEMs). The traditional approach to image capture has been to mount a metric camera to an aircraft, although non‐metric cameras have been mounted to a variety of novel aerial platforms to acquire river‐based imagery (e.g. helicopters, radio‐controlled motorized vehicles, tethered blimps and balloons). However, most of these techniques are designed to acquire imagery at flying heights above the riparian tree canopy. In relatively narrow channels (e.g. <20 m bankfull width), streamside trees can obscure the channel and limit continuous photogrammetric data acquisition of both the channel bed and banks, while still providing useful information regarding the riparian canopy and even spot elevations of the channel. This paper presents a technique for the capture and analysis of close‐range photogrammetric data acquired from a vertically mounted non‐metric camera suspended 10 m above the channel bed by a unipod. The camera is positioned under the riparian forest canopy so that the channel bed can be imaged without obstruction. The system is portable and permits relatively rapid image acquisition over rough terrain and in dense forest. The platform was used to generate DEMs with a nominal ground resolution of 0·03 m. DEMs generated from this platform required post‐possessing to either adjust or eliminate erroneous cells introduced by the extraction process, overhanging branches, and by the effects of refraction at the air–water interface for submerged portions of the channel bed. The vertical precision in the post‐processed surface generally ranged from ± 0·01 to 0·1 m depending on the quality of triangulation and the characteristics of the surface being imaged. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 découle