Operational use of RADARSAT-1 fine stereoscopy integrated with Landsat-5 thematic mapper data for cartographic application in the Brazilian Amazon
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Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe feasibility of topographic mapping through orbital remote sensing was investigated for the Brazilian Amazon. The study area is in a region of low topographic terrain within the Tapajós National Forest. Two kinds of radargrammetric digital elevation models (DEMs), one based solely on satellite ancillary data and one calibrated with ground control points (GCPs), were produced based on a fine RADARSAT-1 stereopair (F2/F5) and evaluated regarding accurate field planialtimetric measurements. The geometric modeling for the DEM extractions was based on the RADARSAT-1 specific model from OESE software (PCI Geomatics Inc.). The planimetric features were extracted from integrated fine and Landsat thematic mapper (TM) products. Precise topographic field information from a differential global positioning system (DGPS) was used as GCPs for the modeling of the DEMs and for the orthorectification of the synthetic aperture radar (SAR) and optical data and as independent check points (ICPs) for the calculation of planialtimetric accuracies of the products. The investigation has shown that the accuracy of the topographic map met the requirements for a 1 : 100 000 scale map (class A) as requested by the Brazilian Standard for Cartographic Accuracy. The approach is a realistic alternative for topographic mapping at a semi-detailed scale in similar environments of the Amazon, where terrain information is seldom available or is of low quality.Dans cet article, on étudie la faisabilité de la cartographie topographique à l'aide de la télédétection satellitaire dans la région de l'Amazone, au Brésil. La zone d'étude, caractérisée par un terrain à faible topographie, est située dans la Forêt nationale de Tapajós. Deux types de modèles numériques d'altitude radargrammétriques, un MNA basé uniquement sur des données satellitaires auxiliaires et un MNA calibré à l'aide de points d'appui (GCP), ont été produits basés sur des couples stéréoscopiques (F2/F5) d'images RADARSAT-1 en mode fin et évalués par rapport à des mesures plani-altimétriques précises sur le terrain. La modélisation géométrique pour l'extraction des MNA était basée sur le modèle « RADARSAT-1 specific model » du logiciel OESE (PCI Geomatics Inc.). Les caractéristiques planimétriques ont été extraites des produits intégrés mode fin/TM de Landsat. L'information topographique précise acquise sur le terrain à l'aide d'un système DGPS (positionnement par la méthode spatiale différentielle) a été utilisée comme points d'appui pour la modélisation des MNA et pour l'orthorectification des données RSO et optiques, et comme points de contrôle indépendants (ICP) pour le calcul des précisions plani-altimétriques des produits. L'étude a démontré que la précision de la carte topographique rencontrait les exigences pour la carte au 1 : 100 000 (classe A) tel que recommandé par le Standard brésilien pour la précision cartographique. L'approche est une alternative valable pour la cartographie topographique à l'échelle semi-détaillée dans des zones similaires de l'Amazone, où l'information sur le terrain est rarement disponible ou de basse qualité.[Traduit par la Rédaction]
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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.
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