Water resource management at catchment scales using lightweight UAVs: current capabilities and future perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lightweight, portable unmanned aerial vehicles (UAVs) or ‘drones’ are set to become a key component of a water resource management (WRM) toolkit, but are currently not widely used in this context. In practical WRM there is a growing need for fine-scale responsive data, which cannot be delivered from satellites or aircraft in a cost-effective way. Such a capability is needed where water supplies are located in spatially heterogeneous dynamic catchments. In this review, we demonstrate the step change in hydrological process understanding that could be delivered if WRM employed UAVs. The paper discusses a range of pragmatic concepts in UAV science for cost-effective and practical WRM, from choosing the right sensor and platform combination through to practical deployment and data processing challenges. The paper highlights that multi-sensor approaches, such as combining thermal imaging with fine-scale structure-from-motion topographic models, are currently best placed to assist in WRM decision-making because they provide a means of monitoring the spatio-temporal distribution of sources, sinks, and flows of water through landscapes. The manuscript highlights areas where research is needed to support the integration of UAVs into practical WRM, for example, in improving positional accuracy through integration of differential global positioning system sensors, and developing intelligent control of UAV platforms to optimize the accuracy of spatial data capture.
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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 | 0,001 | 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 découle