An improved spatial contour tree constructed method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Contours are important data to delineate the landform on a map. A contour tree provides an object-oriented description of landforms and can be used to enrich the topological information. The traditional contour tree is used to store topological relationships between contours in a hierarchical structure and allows for the identification of eminences and depressions as sets of nested contours. This research proposes an improved contour tree so-called spatial contour tree that contains not only the topological but also the geometric information. It can be regarded as a terrain skeleton in 3-dimention, and it is established based on the spatial nodes of contours which have the latitude, longitude and elevation information. The spatial contour tree is built by connecting spatial nodes from low to high elevation for a positive landform, and from high to low elevation for a negative landform to form a hierarchical structure. The connection between two spatial nodes can provide the real distance and direction as a Euclidean vector in 3-dimention. In this paper, the construction method is tested in the experiment, and the results are discussed. The proposed hierarchical structure is in 3-demintion and can show the skeleton inside a terrain. The structure, where all nodes have geo-information, can be used to distinguish different landforms and applied for contour generalization with consideration of geographic characteristics.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».