Removal of artifact depressions from digital elevation models: towards a minimum impact approach
Notice bibliographique
Résumé
Artifact depressions in digital elevation models (DEMs) interrupt flow paths and alter drainage directions. Techniques for removing depressions should enforce continuous flow paths in a way that requires the least modification of the DEM. Impacts on the spatial and statistical distributions of elevation and its derivatives were assessed for four methods of removing depressions: (1) filling; (2) breaching; (3) a combination of filling and breaching, with breaching constrained to a maximum of two grid cells; (4) a combination of filling and breaching based on an impact reduction approach (IRA). The IRA removes each depression using either filling or breaching, depending on which method has the least impact, in terms of the number of modified cells and the mean absolute difference in the DEM. Analysis of a LiDAR DEM of a landscape on the Canadian Shield showed significant differences in the impacts among the four depression removal methods. Depression filling, a removal method that is widely implemented in geographical information system software, was found to impact terrain attributes most severely. Constrained breaching, which relies heavily on filling for larger depressions, also performed poorly. Both depression breaching and the IRA impacted spatial and statistical distributions of terrain attributes less than depression filling and constrained breaching. The most sensitive landscapes to depression removal were those that contained large (i.e. >10%) flat areas, because of the occurrence of relatively large depressions in these areas. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».