Natural superficial water storage and aquifer recharge assessment in Brazilian savanna wetland using unmanned aerial vehicle and geophysical survey
Notice bibliographique
Résumé
Human pressure on the water resources provided by natural wetlands has intensified in Brazil due to an increase in agricultural land equipped with irrigation. However, the amount of water stored in these areas, and its contribution to aquifer recharge is unknown. The objectives of this study were to determine the amount of water that can be retained in a natural wetland surrounded by farmland and to propose a model of groundwater recharge. We used remote sensing techniques involving Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to map the area and highlight the wetland internal morphology, using RGB orthomosaic and its respective digital surface model. According to the topography of the study area three compartments were defined. Compartment 1, corresponding to the external border of the wetland, can store 313,121.00 m³ of water; compartment 2 and 3 can store 85,923.20 m³ and 17,952.10 m³, respectively. The 2D inversion and a pseudo-3D model produced from Electrical Resistivity Tomography (ETR) data were used to visualize the subsurface geologic structure and hydrologic flow paths. Our results showed the direct interactions between groundwater (GW) and surface water (SW) in the center of the wetland (compartment 3), which constitutes the aquifer recharge zone with vertical infiltration. As the depth increases, infiltration and water flow deviate laterally in the southwest and northeast direction. The wetland is characterized as an unconfined aquifer that plays an important role in the hydrogeological dynamics of the catchment. Remotely sensed images allied with geophysical techniques allow complete surface and subsurface imaging and offers visual tools that contribute to understanding the hydrodynamic of an area.
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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) | 0,000 | 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 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 ».