MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131003206 · doi:10.5589/m03-059

Coastline and mudbank monitoring in French Guiana: contributions of radar and optical satellite imagery

2004· article· en· W2131003206 sur OpenAlexvenueno aff
Nicolas Baghdadi, Nicolas Gratiot, Jean-Pierre Lefèbvre, Carlos Oliveros, Anne Bourguignon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingSatelliteRadarSatellite imageryGeographyMeteorologyGeologyCartographyGeodesyComputer scienceTelecommunicationsEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The constant migration of mudbanks resulting from the sedimentary discharge of the Amazon River has an enormous impact on the French Guianese economy. Consequently, there is great local interest in finding tools that can be used in mapping and monitoring the mudbank migration with an acceptable level of reliability and a high frequency of measurement. This involves the ability to detect submarine mudbanks that interfere with access to port channels and impede navigation. Radar and optical satellite images of French Guiana acquired between 1997 and 2001 have been analysed to assess their utility in detecting mudbanks and monitoring coastline change. In the present study, the information derived from radar and optical satellite imagery was analysed with respect to tidal height. The influence of the radar incidence angle was considered, as well as the advantages of having multidate sequences when mapping coastal zones undergoing significant change. A comparative study between radar (European Remote Sensing Satellite (ERS) and RADARSAT) and optical (advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (ASTER)) images was also conducted. The results show that low-angle radar is more suitable for detecting mudbanks, whereas high-angle radar is more appropriate for monitoring coastline change. Emerged mudbanks and mudbanks under a shallow layer of water (a few tens of centimetres at the most) are easily detectable in radar images. For high tidal levels, the optical images provide more information on the mudbanks than the radar images. Conversely, for low tidal levels, the information on the mudbanks is more detailed with radar imagery.

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 enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,897

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
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations33
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Remote SensingMême sujetCoastal and Marine DynamicsTravaux en français237 207