Classification of urban blue green structures with aerial measurements
Notice bibliographique
Résumé
The development of climate-responsive design has social and environmental impacts, as the adverse effects of climate change are particularly relevant for urban areas.Green and blue infrastructure has been identified as best practice for achieving greater urban sustainability and resilience.The climatic improvements from use of blue-green infrastructure are generally related to the ability to moderate the impacts of extreme precipitation and temperature.However, the challenges and barriers to implementation of climate adaptation plans focusing on the use of blue-green spaces have not been analysed extensively to date.The present work describes a novel methodology to measure and classify urban surface parameters, which are important for the understanding and simulation of urban flooding.An aerial survey with multispectral sensors in VIS/NIR (Visible and Near Infrared) and IR (Infrared) wavelengths on a UAV (Unmanned Airborne Vehicle) has been carried out at the campus of the Norwegian University of Life Sciences in Ås, Norway.The area covers various types of surface such as asphalt, concrete, gravel, vegetation and water.The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from the VIS/ NIR images have been used to study the spatial distribution and physical characteristics of the vegetation.Multivariate statistical tools have further been utilized to classify the different terrain materials according to their reflectance spectral properties from the multispectral VIS/NIR/IR data cubes.These materials have been linked to roughness and infiltration properties that are commonly used in water analysis simulation tools.Photogrammetry was applied to compute the Digital Surface Map (DSM), which was used to determine drainage lines and water accumulation areas in the surveyed area.The applied method provides data with high spatial resolution that can simplify and improve simulation of urban flooding.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».