Application of Remote Sensing and GIS to Model Mountainous Rivers
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to develop a semidistributed, physically based hydrologic model (SDPB_HM) for mountainous watersheds areas. Most of the model’s required parameters were acquired using remote sensing and digital terrain elevation data. A three-stage computer classifier model was built based on the error back-propagation artificial neural network approach (EBPANN) and refined to classify the land cover types of the study area. In addition, the reflection properties of the land cover types were used to improve the technique of estimating the net radiation in Morton’s evapotranspiration model. A procedure was proposed for discretizing the watershed areas, aimed to increase the homogeneity and minimize the calculation time. The SDPB_HM was applied to the Albert River Basin in the Rocky Mountains in British Columbia, Canada. The Albert River meteorological data from October 1986 to September 1987 was used to calibrate the model parameters. In addition, the SDPB_HM was validated using the meteorological data of a case study from October 1987 to September 1988 and from October 1988 to September 1989. Comparison between the simulated and the observed flow at the outlet of river showed a good agreement during these periods.
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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 ».