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Enregistrement W2625980385 · doi:10.3390/urbansci1020020

Integrated Use of Aerial Photographs and LiDAR Images for Landslide and Soil Erosion Analysis: A Case Study of Wakamow Valley, Moose Jaw, Canada

2017· article· en· W2625980385 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueUrban Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideLidarPoint cloudDigital elevation modelRemote sensingOrthophotoGeographyGeographic information systemAerial photographyElevation (ballistics)Land coverGlobal Positioning SystemErosionLand useCartographyGeologyCivil engineeringGeomorphologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban parks and open spaces offer a unique setting that can play a vital role in improving health and quality of life in cities and towns, making cities more attractive places to live and work, and connecting residents to nature. Degradation of park facilities caused by natural processes or recreational activities requires continuous monitoring for efficient maintenance and management. Identification and continuous monitoring of areas prone to natural hazards such as landslides within an urban park are particularly important for public safety. Traditional techniques for identification and monitoring of such areas involving field surveys, being costly and time-consuming, cannot be used on a regular basis. This research explored the integrated use of aerial photographs and point cloud LiDAR data for identification of areas prone to landslide and soil erosion zones in an urban park and a conservation area known as Wakamow Valley, Moose Jaw, Saskatchewan, Canada. This study used the point cloud LiDAR of 2014 to develop a Digital Elevation Model (DEM) of the area. The accuracy of the DEM was validated through a series of well-distributed ground control points collected through a survey grade handheld GPS device. The areas prone to potential landslides and soil erosion were identified using slope analysis techniques. A typical criterion of areas having a slope greater than 35° was used for classification of potential hazardous zones. Geospatial information including land-cover, land-use, and trail system was extracted from a 2014 aerial photograph to create a base map. It has been estimated that 5.3 km along the banks of the Moose Jaw River and 8 km along the cliff of the canyon-shaped Wakamow Valley are under a possible threat of soil erosion and landslides. This portion of the valley was classified as high-risk for possible landslides and soil erosion.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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