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Enregistrement W2094745375 · doi:10.1002/esp.2015

Quantification of braided river channel change using archival digital image analysis

2010· article· en· W2094745375 sur OpenAlexaboutno aff
Stuart N. Lane, P. E. Widdison, Robert E. Thomas, Philip J. Ashworth, Jim Best, I. Lunt, Gregory H. Sambrook Smith, Christopher J. Simpson

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital elevation modelElevation (ballistics)PhotogrammetryChannel (broadcasting)GeologyRemote sensingErosionTopographic map (neuroanatomy)Vegetation (pathology)Hydrology (agriculture)Change detectionGeomorphologyGeotechnical engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Historical archives of grey‐scale river channel imagery are extensive. Here, we present and test a methodology to extract detailed quantitative topographic data from such imagery of sand‐bed rivers. Extracting elevation information from rivers is difficult as they are characterized by a low relative relief (<4 m); the area of interest may be spatially extensive (e.g. active channel widths >500 m in large braided rivers); the rate of change of surface elevation is generally low except in the vicinity of individual channel banks where the rate of change is very high; there is the complication that comes from inundation; and there may be an added complication caused by blockage of the field of view by vegetation. Here, we couple archival photogrammetric techniques with image processing methods and test these for quantification of sand‐bed braided river dynamics, illustrated for a 500 m wide, 3 km long reach of the South Saskatchewan River, Canada. Digital photogrammetry was used to quantify dry areas and water edge elevations. A methodology was then used to calibrate the spectral signature of inundated areas by combining established two media digital photogrammetric methods and image matching. This allowed determination of detailed depth maps for inundated areas and, when combined with dry area data, creation of complete digital elevation models. Error propagation methods were used to determine the erosion and deposition depths detectable from sequential digital elevation models. The result was a series of elevation models that demonstrate the potential for acquiring detailed and precise elevation data from any historical aerial imagery of rivers without needing associated calibration data, provided that imagery is of the necessary scale to capture the features of interest. We use these data to highlight several aspects of channel change on the South Saskatchewan River, including bar movement, bank erosion and channel infilling. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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