Use of synthetic aperture radar for recognition of Coastal Geomorphological Features, land-use assessment and shoreline changes in Bragança coast, Pará, Northern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic Aperture Radar (SAR) images are being used more extensively than ever before for geoscience applications in the moist tropics. In this investigation, a RADARSAT1-1 C-HH SAR image acquired in 1998 was used for coastal mapping and land-cover assessment in the Bragança area, in the northern Brazil. The airborne GEMS 1000 X-HH radar image acquired in 1972 during the RADAM Project was also used for evaluating coastal changes occurring over the last three decades. The research has confirmed the usefulness of RADARSAT-1 image for geomorphological mapping and land-cover assessment, particularly in macrotidal mangrove coasts. It was possible to map mangroves, salt marshes, chenier sand ridges, dunes, barrier-beach ridges, shallow water morphologies and different forms of land-use. Furthermore, a new method to estimate shoreline changes based on the superimposition of vectors extracted from both sources of SAR data has indicated that the shoreline has been subjected to severe coastal erosion responsible for retreat of 32 km² and accretion of 20 km², resulting in a mangrove land loss of almost 12 km². In an application perspective, orbital and airborne SAR data proved to be a fundamental source of information for both geomorphological mapping and monitoring coastal changes in moist tropical environments.
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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 | 0,000 | 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.
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 ».