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Enregistrement W3088312462 · doi:10.35414/akufemubid.746252

Global ve Bölgesel (Yüksek Çözünürlüklü) Sayısal Yükseklik Modellerinin Doğruluk Analizi Üzerine Bir İnceleme

2020· article· tr· W3088312462 sur OpenAlexaff
Bihter Erol, Mustafa Serkan Ișık, Serdar Erol

Notice bibliographique

RevueAfyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering · 2020
Typearticle
Languetr
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsMathematicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ÖzTopografik yükseklikler birçok mühendislik uygulamasında ve yerbilimlerine ilişkin araştırmalarda kullanılmaktadır.Yüksek çözünürlüklü Sayısal Yükseklik Modelleri (SYM), günümüzde yükseklik verilerini elde etmenin en pratik ve ekonomik yoludur.SYM'lerinin üretiminde farklı yöntemler uygulanır.Bu modeller çeşitli hata kaynaklarından etkilenirler.Bu nedenle, SYM verilerini kullanmadan önce çalışma alanlarındaki performanslarını test etmek çalışmada gereksinim duyulan yükseklik doğruluğunun sağlanması için önemlidir.Genel bir yaklaşım olarak, Sayısal Yükseklik Modellerinin doğruluk analizinde topografyaya uygun dağılmış kontrol noktalarında Global Navigation Satellite System (GNSS) ve/veya nivelman yükseklikleri ile modelden elde edilen yükseklik farklarının karesel ortalama hata (k.o.h.) değerleri dikkate alınır.Bu çalışmada, yüksek çözünürlüklü global SYM'leri: ASTER GDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer-Gelişmiş Uzay Kaynaklı Termal Emisyon ve Yansıma Radyometresi), SRTM (Shuttle Radar Topography Mission-Mekik Radar Topografya Misyonu) ile bölgesel HGM DTED2 modellerinin doğrulukları GNSS/nivelman verileri kullanılarak analiz edilmiştir.Bu amaçla farklı topografik özellikteki alanları temsil eden üç ayrı GNSS/nivelman veri seti kullanılarak kontrol noktalarının dağılımının yanı sıra test alanı topografyasının SYM doğruluğuna etkisi incelenmiştir.Sonuçlar Türkiye'nin kuzeybatısındaki test edilen global ve bölgesel SYM'lerinin doğruluğunu topografyanın değişen özelliklerine bağlı olarak karşılaştırmakta ve değerlendirmektedir.Testler sonucu global SYM'lerinin doğruluğu 8.0 m iken bölgesel DTED2 SYM doğruluğu 6.0 m olarak bulunmuştur. An Investigation on Accuracy Analysis of Global and Regional (High Resolution) Digital Elevation Models

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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