Quantifying spatial uncertainties in structure from motion snow depth mapping with drones in an alpine environment
Notice bibliographique
Résumé
Due to the heterogeneous nature of alpine snow distribution, advances in hydrological monitoring and forecasting for water resource management require an increase in the frequency, spatial resolution and coverage of field observations. Such detailed snow information is also needed to foster advances in our understanding of how snowpack affects local ecology and geomorphology. Although recent use of structure-from-motion multi-view stereo (SFM-MVS) 3D reconstruction techniques combined with aerial image collection using drones has shown promising potential to provide higher spatial and temporal resolution snow depth data for snowpack monitoring, there still remain challenges to produce high-quality data with this approach. These challenges, which include differentiating observations from noise and overcoming biases in the elevation data, are inherent in digital elevation model (DEM) differencing. A key issue to address these challenges is our ability to quantify measurement uncertainties in the SFM-MVS snow depths which can vary in space and time. The purpose of this thesis was to develop data-driven approaches for spatially quantifying, characterizing and reducing uncertainties in SFM-MVS snow depth mapping in alpine areas. Overall, this thesis provides a general framework for performing a detailed analysis of the spatial pattern of SFM-MVS snow depth uncertainties, as well as provides an approach for correction of snow depth errors due to changes in the sub-snow topography occurring between survey acquisition dates. It also contributes to the growing support of SFM-MVS combined with imagery acquired from drones as a suitable surveying technique for local scale snow distribution monitoring in alpine areas.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».