Operational use of RADARSAT-1 fine stereoscopy integrated with Landsat-5 thematic mapper data for cartographic application in the Brazilian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
The 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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».