Mapping of Sabah Islands using Airborne Hyperspectrometer
Notice bibliographique
Résumé
Human recreational activities and tourism are concentrated on the islands and in coastal waters, oftendepending on the maintenance of high water quality. The managing of impacts of urbanization andindustrialization on the coastal zone ecology has become a high priority for many nations such as Malaysia and,hence, the need to develop better methods for monitoring and predicting change in islands and their coastalsystems. Many of the dynamics of the open ocean, islands and changes in their coastal areas can be mappedand monitored using remote sensing techniques. Hyperspectral imaging is a tool that can provide an increasingnumber of marine and coastal properties over a spatial and temporal range. The remote-sensing measurementsof some selected Sabah islands and their coastal waters were collected using a 4 kg “bread-box” sizedUPM-APSB’s AISA (Airborne Imaging Spectroradiometer for different Applications) airborne spectrographicimager where it was flown over the islands of Bohey, Mabul, Pom-Pom, Kulapuan, Omadal and Larapan studyareas as part of the 2004 Sabah’s “Ops Pasir” inaugural flight experiment in Sabah on July 13, 2004. Thepurpose of the study was to determine the current capabilities of a locally developed UPM-APSB’s AISAairborne hyperspectral remote sensing applications to operationally map and monitor the islands in Sabah andobserve the status of their coastal waters and reef environment. The airborne data were pre-processed on-boarda fixed wing aircraft and later processed using spectral end member during the advance digital processingtechniques. AISA AeroMAPTM research products showed that the current technology did a good job ofconveying spatial variability of the parameters being tested such as human activities and impact, presence offishing boats, coral reef, near shore shallow bathymetry, shoreline features and coastal vegetation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».