Integrated UAS and LiDAR reveals the importance of land cover and flood magnitude on the formation of incipient chute holes and chute cutoff development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Meandering river sinuosity increases until the channel erodes into itself (neck cutoff) or forms a new channel over the floodplain (chute cutoff) and sinuosity is reduced. Unlike neck cutoff, which can be measured or modelled without considering overbank processes, chute cutoff must be at least partially controlled by channel‐forming processes on the floodplain. Even though chute cutoff controls meandering river form, the processes that cause chute cutoff are not well understood. This study analyses the morphology of two incipient chute cutoffs along the East Fork White River, Indiana, USA, using high temporal and spatial resolution UAS‐based LiDAR and aerial photography. LiDAR and aerial imagery obtained between 1998 and 2019 reveals that large scour holes formed in the centre of both chutes sometime after chute channel initiation. A larger analysis within the study watershed reveals that scour holes within incipient chutes can be stable or unstable, and tend to stabilize when the chute is colonized by native vegetation and forest. When the scour holes form in farmed floodplain, they enlarge rapidly after initial formation and contribute to complete chute cutoff. In addition, this study shows that the formation of scour holes can occur in response to common, relatively low‐magnitude floods and that the amount of incipient chute erosion does not depend on peak flood magnitude. The role of scour holes in enlarging chute channels could be an important mechanism for chute channel evolution in meandering rivers. This study also confirms that understanding the relationships among flow, land cover, and cutoff morphology is substantially improved with on‐demand remote sensing techniques like integrated UAS and LiDAR. © 2020 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».