NOAA Office for Coastal Management Coastal Digital Elevation Model: Lake Superior
Notice bibliographique
Résumé
these data were created as part of the national oceanic and atmospheric administration office for coastal management s efforts to create an online mapping viewer called the noaa lake level viewer it depicts potential lake level rise and fall and its associated impacts on the nation s coastal areas the purpose of the mapping viewer is to provide coastal managers and scientists with a preliminary look at lake level change coastal flooding impacts and exposed lakeshore the viewer is a screening level tool that uses nationally consistent data sets and analyses data and maps provided can be used at several scales to help gauge trends and prioritize actions for different scenarios the noaa lake level viewer may be accessed at https coast noaa gov llv this metadata record describes the lake erie digital elevation model dem which is a part of a series of dems produced for the national oceanic and atmospheric administration office for coastal management s lake level viewer described above this dem includes the best available lidar and us army corps of engineer dredge survey data known to exist at the time of dem creation that met project specifications this dem includes data for monroe and wayne counties in michigan chautauqua and erie counties in new york ashtabula cuyahoga erie lake lorain lucas ottawa sandusky and wood counties in ohio and erie county in pennsylvania the dem was produced from the following lidar data sets 1 2011 2012 usace ncmp topobathy lidar lake erie mi ny oh pa 2 2011 usace ncmp topobathy lidar mi ny great lakes 3 2008 fema lidar erie county ny 4 2007 usace ncmp topobathy lidar lake erie erie county pa and lake michigan manitou islands mi pa 5 2007 usace ncmp topobathy lidar lake erie ny shoreline 6 2006 usace ncmp topobathy lidar lake erie oh pa lake huron mi and lake michigan porter county in 7 2007 pennsylvania department of conservation and natural resources pa dcnr statewide lidar 8 2006 ohio statewide imagery program osip lidar north the dem was produced from the following sonar data sets 9 2015 usace detroit district detroit river mi livingstone channel reach 10 2015 usace buffalo district ashtabula harbor oh 11 2015 usace buffalo district erie harbor pa 12 2015 usace buffalo district fairport harbor oh 13 2015 usace buffalo district rocky river oh 14 2013 usace buffalo district buffalo harbor ny buffalo river and ship canal 15 2014 usace detroit district point mouillee mi 16 2014 usace buffalo district conneaut harbor oh 17 2014 usace buffalo district dunkirk harbor ny 18 2014 usace buffalo district niagara river ny 19 2014 usace buffalo district sandusky harbor oh the dem is referenced vertically to the north american vertical datum of 1988 navd88 with vertical units of meters and horizontally to the north american datum of 1983 nad83 the resolution of the dem is approximately 3 meters
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».