Large-scale estimation of surficial sediment size in alpine landforms using UAV photogrammetry and machine learning.
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of surficial sediment size in alpine landforms such as talus slopes, rock glaciers, and moraines is crucial for understanding geomorphologic processes and predicting the potential impact of natural hazards. Traditional methods for measuring sediment size in these environments can be time-consuming and labor-intensive. Additionally, they are usually applied to selected areas and are rarely used to cover larger areas, making the development of more efficient approaches essential. This study presents a new method for estimating large-scale surficial sediment size based on unmanned aerial vehicle (UAV) photogrammetry and combining SediNet and PebbleCountAuto image analysis methods. SediNet is a configurable machine-learning framework for estimating either (or both) continuous and categorical variables from a photographic image of clastic sediment. SediNet can achieve subpixel resolutions because the dimensions of the grains aren't being measured directly. However, site-specific sediment sizes are necessary to train this model. On the other hand, PebbleCountAuto does not require any site calibration by using segmentation methods to delimitate the grains automatically and provide a full grain-size distribution. Our proposed methodology trains the SediNet model using the sediment sizes outputs of the PebbleCountAuto method. Our study area is the upper part of the Lake O'Hara watershed in the Canadian Rockies, composed of talus slopes and a large ice-cored moraine. We performed two types of UAV flights; high-altitude flights (~100 m height) to cover the whole study area with medium-to-high resolution orthomosaic (pixel resolution 3 cm) and low-altitude flights (~25 m height) at smaller patches to achieve high-resolution orthomosaic (pixel resolution 5-8 mm). First, the sediment size was estimated in the high-resolution patches with the PebbleCountAuto method. Then, these results were used to train the SediNet model and generate a large-scale sediment size estimation. Our results show that this combination of methods is a reliable and efficient approach for accurately estimating sediment sizes in alpine landforms. The use of UAV photogrammetry allows for the rapid and cost-effective collection of high-resolution imagery, while the combination of SediNet and PebbleCountAuto provides robust estimates of sediment size over large areas. This new method can improve our understanding of geomorphologic processes and hazard assessment in these environments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».