Measuring Building Height Using Point Cloud Data Derived from Unmanned Aerial System Imagery in an Undergraduate Geospatial Science Course
Notice bibliographique
Résumé
The use of Unmanned Aerial Systems (UAS), also known as drones is increasing in geospatial science curricula within the United States. Within the Arthur Temple College of Forestry and Agriculture (ATCOFA) at Stephen F. Austin State University, Texas, seniors in the geospatial science program complete capstone projects to evaluate current geospatial technology to investigate complex ecological, social and environmental issues. Under the umbrella of a student initiated and designed senior project, students designed a study to estimate height of buildings with UAS data incorporating UAS data, LP360 and ArcScene programs, and Pictometry web-based interface. Results from a statistical analysis of the data confirm that geospatial science height estimation techniques can provide accurate estimates of height remotely. The independence of the students completing the project with UAS data for LP360 and ArcScene estimations, and utilizing Pictometry as an on-onscreen measuring tool, point to the need to integrate remote sensing, statistical analysis and synthesis of data into undergraduate geospatial science curricula. This reinforces the hands-on learning approach within ATCOFA and provides guidance to integrate the use of UAS in natural resource education.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».