Mapping and analysis of structural lineaments using SRTM radar data and Landsat-8 OLI image: an example from the Telouet–Tighza area, Marrakech High Atlas, Morocco
Notice bibliographique
Résumé
This study provides the first evaluation of the potential of both the Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) sensor images and the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) Digital Elevation Model (DEM) data for automated lineament extraction in the south side of the Marrakech High Atlas (Telouet–Tighza area). After image corrections, enhancement methods such as principal component analysis, band composite (BC), and directional filtering were adopted to create new images that provided high visibility of linear structures. The new Landsat BC image used in this study was selected based on the calculation of the optimum index factor and correlation index. In addition to the Landsat image, the SRTM DEM was used to detect structural lineaments in the area by generating shaded relief images. Multisource data, such as band ratio image, geological maps, and fieldwork, were used to eliminate the nongeological lineaments extracted. The results indicate that an automated method was applied successfully for lineament mapping in this area, by detailing the main tectonic faults. Moreover, new lineaments are identified and are validated by fieldwork. Structural lineaments extracted show compatibility in their direction, length, distribution, and density with the tectonic evolution of the study area. A total of 2945 lineaments were extracted with major ENE–WSW and predominant E–W directions. The new structural map shows more structural information compared with the geological map of this area and exemplifies the performance of Landsat-8 OLI bands and SRTM data in this kind of study.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».