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Enregistrement W2737066381 · doi:10.5194/hess-22-1-2018

Technical note: Stage and water width measurement of a mountain stream using a simple time-lapse camera

2018· article· en· W2737066381 sur OpenAlexafffund
Pauline Leduc, Peter Ashmore, D. Sjogren

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStage (stratigraphy)Remote sensingPressure sensorHydraulicsEnvironmental scienceWater flowTransducerFlow (mathematics)Channel (broadcasting)GeologySurface waterHydrology (agriculture)Computer scienceAcousticsSoil scienceGeotechnical engineeringEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Remote sensing applied to river monitoring adds complementary information useful for understanding the system behaviour. In this paper, we present a method for visual stage gauging and water surface width measurement using a ground-based time-lapse camera and a fully automatic image analysis algorithm for flow monitoring at a river cross section of a steep, bouldery channel. The remote stage measurement was coupled with a water level logger (pressure transducer) on site and shows that the image-based method gives a reliable estimate of the water height variation and daily flow record when validated against the pressure transducer (R = 0.91). From the remotely sensed pictures, we also extracted the water width and show that it is possible to correlate water surface width and stage. The images also provide valuable ancillary information for interpreting and understanding flow hydraulics and site weather conditions. This image-based gauging method is a reliable, informative and inexpensive alternative or adjunct to conventional stage measurement especially for remote sites.

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 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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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