Ground control point acquisition for Acadia Forest, New Brunswick, during winter 2016, in support of Canada Centre for Mapping and Earth Observation snow depth from unmanned aerial vehicule activities.
Notice bibliographique
Résumé
Natural Resources Canada has the mandate of providing essential geographic information. An improved knowledge of our physical environment represents one of the basis of this mandate. This knowledge is generally associated with the environment as it appears in summer. However, snow cover is present over most of Canada for a varying period of time during the year. Managers, engineers and researchers require up to date information with regard to snow: Its coverage, depth and water content. These elements are difficult to accurately measure and any initiative in this area must use a stepwise approach; mapping the snow surface extent, and monitoring of snow melt being the first steps of this process. Flood monitoring / forecasting practitioners also require up to date information about snow cover, specifically in the spring season. For the last few years, versatile and low cost Unmanned Aerial Vehicles (UAV's), also called drones, allow for multitemporal aerial surveys of snow cover to extract various representations of the snow extent. To obtain products geographically located with precision, it is required to establish ground control points (reference points) which are visible to the UAV camera, and for which geographic location is known with precision. To fulfill this need, a high precision Global Positioning System (GPS) survey is required. A case study was undertaken in a test site of a few tens of hectares located in the Acadia Forest near Fredericton, New Brunswick. This document describes in detail the method and results of the GPS survey required for the geographic rectification of the numerous photographs acquired by the UAV's within the scope of this project.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».