Notice bibliographique
Résumé
This paper shows that InSAR perspective view and airborne InSAR images are very useful for geomorphic characterization of landslide features in high relief terrains. Landslides cause approximately 1000 deaths a year, worldwide, with property damage of about US $4 billion. Developing new remote sensing techniques to identify and characterise landslides and debris flows will assist in the current national landslide inventory and hazard mapping in mountainous areas. Geomorphic characterization using large scale air photos are essential for large scale landslide hazard zonation maps. This is effectively done from the interpretation of large scale stereo air photographs and field mapping. In this study, we report on the use high-resolution airborne InSAR and perspective visualization techniques to map detailed landslide features in high relief terrains. We also show that high resolution fine mode (8m) RADARSAT image (40-50 degrees), although not as useful as the airborne InSAR images, can be used to identify some landslide features, thereby assisting in hazard mapping. The SAR image techniques provided information on detail slope profiles of the large rockslides occurring on steep slopes and along faults. From the images, faults, rock slumps, block slides, slide scars and debris slopes and ridges were identified. This study points the way of the potential of using high resolution optical and SAR stereo images to identify landslide features in areas where air photos are not readily available.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».