3D Geovisualization Interfaces as Flood Risk Management Platforms: Capability, Potential, and Implications for Practice
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in technology and workflows related to 3D geovisualization present numerous opportunities for development and evaluation of the usefulness of these tools for analysis and communication of environmental risks. This article explores how cartographic tools currently used for understanding and managing flood risks could be improved through the use of emerging 3D visualization approaches. The topological and dimensional realism enabled by these platforms has the potential both to improve the quality of representation and analysis and to reduce the knowledge barriers impeding understanding of flood risk by nonexpert audiences in risk communication. Furthermore, emerging mixed-reality interfaces offer multiple advantages over desktops for interaction with 3D content. The significant recent growth in both the interface and visualization domains represents an opportunity for researchers and practitioners to evaluate the contributions of these approaches to real-world planning and risk management. In this study, we overview the recent trends in the realm of flood risk visualization and the contributions mixed reality can have for the field. We then present a pragmatic workflow that enables integration of rigorous geospatial data related to flooding into a 3D visualization environment, to illustrate how various interface platforms can easily be integrated and evaluated.
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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 | 0,042 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,021 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».