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Enregistrement W2883121334 · doi:10.4095/299047

Relevé GPS de cibles de référence au site test de Gatineau, Québec, dans le cadre du projet d'évaluation de l'épaisseur de neige par aéronef sans pilote

2016· report· fr· W2883121334 sur OpenAlexaffabout
C Prévost, Richard Fernandes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ressources naturelles Canada a le mandat de fournir de l'information essentielle sur la géographie du pays. Une meilleure connaissance de notre environnement physique constitue l'une des bases de ce mandat. Cette information de base est en général associée au milieu terrestre tel qu'il apparaît en été. Cependant, les canadiens vivent sous un couvert de neige pour une période plus ou moins longue de l'année. Une meilleure compréhension des mécanismes associés à la neige, notamment ses processus de fonte, constitue une information essentielle de grande importance. Les gestionnaires, ingénieurs et chercheurs ont besoin d'avoir accès à un portrait actualisé du couvert nival : Son étendue, son épaisseur et son contenu en eau. Ces éléments sont plus ou moins difficiles à cerner et toute initiative en ce sens se doit de procéder par étape; la surface du couvert nival et le suivi de son retrait printanier étant la première de ces étapes. A ce jour, l'évaluation de la surface du couvert nival, et le suivi de son retrait, étaient effectués par l'entremise d'imagerie satellitaire ou par des relevés au sol; les premiers fournissant une information souvent grossière, les seconds étant dispendieux et sporadiques. Fort heureusement, depuis quelques années des aéronefs sans pilote (ASP), aussi appelés drone, versatiles et peu dispendieux ont fait leur apparition dans l'univers de la télédétection et permettent désormais d'effectuer des relevés diachroniques, sur des sites de quelques dizaines d'hectares, avec une facilité déconcertante. L'une des grandes vertus de ces appareils est qu'ils ont la capacité d'acquérir des photos de manière telle qu'il est possible de produire des orthomosaïques très précises et aussi des modèles numériques de surface très fins en un seul survol. Pour obtenir des orthomosaïques et des modèles de surface fins et positionnés avec précision, il est nécessaire de mettre en place des points de contrôle (i.e. cibles de référence) qui seront visibles par la caméra de l'ASP et dont la position géographique sera connue avec précision. Pour ce faire, un relevé GPS de précision doit être effectué. Ce document résume la méthode et les résultats des relevés GPS sur les points de contrôle utilisés pour la rectification des photos acquises par ASP dans le cadre du projet d'évaluation de l'épaisseur de neige par aéronef sans pilote du Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre de Ressources naturelles Canada. Le site d'étude est situé dans un secteur de terrain en friche à 20 km au nord de Gatineau.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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