Avaliação Dos Modelos Digitais De Elevação (Mde) Derivados De Imagens De Sensoriamento Remoto Orbital
Notice bibliographique
Résumé
Modelos digitais de elevação, MDE, auxiliam em desenvolver atividades agrícolas como escolhas das áreas de atuação, cultura a ser introduzida, obter informações topográficas em locais de difícil acesso, traçar sentido de plantio, permite uma melhor distribuição e abertura de carreadores de acesso nas lavouras, fornece uma prévia do traçado de curvas em nível, também orienta em traçar um perfil longitudinal do solo de uma localização a outra. O objetivo deste trabalho foi analisar qual imagem de satélite possui informações que mais aproxima da real situação topográfica da área em estudo. Utilizando pontos GPS coletados em campo, juntamente com imagens de satélite ASTER, SRTM, TOPODATA e suas respectivas informações disponíveis. Foi extraído o erro médio quadrático e determinado qual imagem de satélite possui melhor resultado correlacionado com as elevações do local estudado. A imagem que gerou o menor valor RMSE foi o MDE TOPODATA, com valor de 12,59 m, passando a ser a informação que melhor refletiu o plano topográfico local. Á associação da atividade agrícola junto ao solo, se aplica ou adequa conforme as elevações do terreno.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».