Inland and Coastal Hydrographic Feature Identification in the Bahamas Using RADAR Data and Raster Processing in a GIS
Notice bibliographique
Résumé
Islands within the Caribbean region are frequented by heavy rains and strong winds, causing flooding and damage to infrastructure and the environment. The increasing availability of spaceborne RADAR data offers advantages over optical imagery for the mapping and mitigation of such hazards. RADAR data has the ability to penetrate cloud cover, making it capable of collecting data during virtually all weather conditions. In this study, the Advanced Land Observing Satellite (ALOS) Phased Array type L-band Synthetic Aperture RADAR (PALSAR) was used to distinguish seasonally dynamic water bodies on New Providence Island in the Bahamas using an image thresholding technique. The threshold was determined by performing statistics on field-validated training sites. The accuracy of the RADAR data’s classification of water bodies was tested using a control dataset derived from GeoEye-1 imagery and GPS points collected during field work. The RADAR data was found to best classify large, static water bodies. It less accurately classified small, seasonally inundated water bodies and small ponds that are not spatially separated from vegetation. This study demonstrates a practical methodology which can be easily adapted by government and emergency management agencies within the Caribbean, as a preparation and mitigation tool. As such, it addresses the need for accessible data, techniques, and methods, designed to improve the understanding of dynamic natural phenomenon and assist government managers with decision making.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».