Multi-Sensor Approach to Improve Bathymetric Lidar Mapping of Semi-Arid Groundwater-Dependent Streams: Devils River, Texas
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing technology enables detecting, acquiring, and recording certain information about objects and locations from distances relative to their geographic locations. Airborne Lidar bathymetry (ALB) is an active, non-imaging, remote sensing technology for measuring the depths of shallow and relatively transparent water bodies using light beams from an airborne platform. In this study, we acquired Lidar datasets using near-infrared and visible (green) wavelength with the Leica Airborne Hydrography AB Chiroptera-I system over the Devils River basin of southwestern Texas. Devils River is a highly groundwater-dependent stream that flows 150 km from source springs to Lake Amistad on the lower Rio Grande. To improve spatially distributed stream bathymetry in aquatic habitats of species of state and federal conservation interest, we conducted supplementary water-depth observations using other remote sensing technologies integrated with the airborne Lidar datasets. Ground penetrating radar (GPR) mapped the river bottom where vegetation impeded other active sensors in attaining depth measurements. We confirmed the accuracy of bathymetric Lidar datasets with a differential global positioning system (GPS) and compared the findings to sonar and GPR measurements. The study revealed that seamless bathymetric and geomorphic mapping of karst environments in complex settings (e.g., aquatic vegetation, entrained air bubbles, riparian zone obstructions) require the integration of a variety of terrestrial and remotely operated survey methods. We apply this approach to Devils River of Texas. However, the methods are applicable to similar streams globally.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».