Determination of grid size for digital terrain modelling in landscape investigations—exemplified by soil moisture distribution at a micro-scale
Notice bibliographique
Résumé
The central problem of a combined analysis of digital terrain models (DTMs) and other landscape data is determination of a DTM grid size (w) providing a correct study of relationships between topographic variables and landscape properties. Generally, an adequate w is determined by an expert estimate, and solutions are largely subjective. We developed an experimental statistical method to determine an adequate w for DTMs applied to landscape studies. The method includes the following steps: (a) derivation of a DTM set using a series of wi , (b) performance of a correlation analysis of data on a landscape property and a topographic variable estimated with various wi , (c) plotting of correlation coefficients obtained versus w, and (d) determination of smoothed plot portions indicating intervals of an adequate w. We applied the method developed to study the ifluence of topography on the spatial distribution of soil moisture (M) at a micro-scale. We investigated the dependence of M on gradient (G), horizontal (kh ), vertical (kv ), and mean (H) landsurface curvatures. For DTM derivation, we used 13 values of wi from 1 to 7m. An interval of adequate wi for M falls between 2.25 and 3.25m in the given terrain conditions. In absolute magnitudes, correlation coefficients are largest within this interval; correlation coefficients of M with G, kh , kv and H are 0.28, 0.52, 0.50 and 0.60, respectively, for w = 3m. The results obtained demonstrate that the method actually works to identify an adequate w at a micro-scale. The method developed allows estimation of an adequate area of landform which realise a topographic control of landscape properties.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».