The choice of window size in approximating topographic surfaces from Digital Elevation Models
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative surface analysis through quadratic modelling of Digital Elevation Models (DEMs) is a promising tool for automatically describing the physical environment in ecological studies of terrestrial landscapes. Fundamental topographic variables such as slope, aspect, plan and profile curvature can be simply calculated from the parameters of a conic equation fitted to a DEM window through the least-squares method. The scale of the analysis, defined by the size of the DEM window used to fit the conic equation, affects both the estimated value of the topographic variables and the propagation of elevation errors to derived topographic variables. The least-squares method is amenable to the analytical treatment of the propagation of elevation errors to the derived topographical variables. A general analytical model of error propagation is presented that accounts for the effects of window size and of spatial autocorrelation in elevation errors. The method is based on the Taylor approximation of the least-square fitting equation and allows for the presence of stationary autocorrelation in the elevation errors. In numerical simulations with DEMs from British Columbia, Canada, it is shown that increasing the size of evaluation windows effectively reduces the propagation of elevation errors to the derived topographic variables. However, this was obtained at the expense of topographic detail. A methodology is proposed to evaluate quantitatively the loss of topographic detail through a χ 2-test of the corrected residuals in the immediate neighbourhood of the evaluation point. This methodology, in combination with the analytical model of error propagation, can be used to select the scale or range of scales at which to calculate topographic variables from a DEM.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».