INFLUÊNCIA DO NÚMERO E DISTRIBUIÇÃO DE PONTOS DE CONTROLE EM ORTOFOTOS GERADAS A PARTIR DE UM LEVANTAMENTO POR VANT
Notice bibliographique
Résumé
Os VANTs têm sido amplamente utilizados para vários domínios, que vão desde aplicações militares a civis. Para elaboração de Cartograï¬a e análise de fenômenos (como desastres ambientais, monitoramento florestal, monitoramento de áreas vulcânicas, monitoramento de obras, dentre outras aplicações), esta técnica apresenta-se como relevante dependendo da aplicação, pois os custos operacionais são baixos. Entretanto, devido estar em fase inicial, seu uso é realizado muitas vezes sem conhecimento sobre a qualidade posicional do mesmo. Para tanto, foi avaliada a acurácia posicional planimétrica de ortofotos geradas com diferentes quantidades e distribuição de pontos de controle para uma área da Universidade Federal de Viçosa, no município de Viçosa-MG. Utilizou-se como padrão de acurácia posicional deï¬nido pelo Decreto-lei nº 89.817, podendo ser complementado pela ET-CQDG (Especiï¬cação Técnica de Controle de Qualidade em Dados Geoespaciais), aplicando o método de feição linear do Buffer Duplo. O resultado obtido para as ortofotos geradas a partir de 5, 10 e 15 pontos de controle distribuídos por toda a região, apresentaram classiï¬cação Classe B, Classe B e a Classe A na escala 1:1.000, respectivamente. Para ortofoto gerada com a utilização de 15 pontos de controle terrestre, com padrão de distribuição agrupado, obteve-se resultado Classe D na escala 1:1.000, apresentando tendência nas coordenadas.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».