UAV-SfM and Geographic Object-Based Image Analysis for Measuring Multi-Temporal Planimetric and Volumetric Erosion of Arctic Coasts
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring and quantifying the rapid changes along Arctic coasts is becoming increasingly important as above average warming in the Arctic is contributing to increasing rates of erosion leading to dramatic impacts on coastal ecosystems and communities. Understanding the impacts of Arctic coastal erosion on the climate system across large coastal scales requires improvements in measurement techniques. We analyzed two coastal sites in Kugmallit Bay (near Tuktoyaktuk, Northwest Territories, Canada), over a one-week and one-year time interval. Using high-resolution imagery from Unoccupied Aerial Vehicles with Structure from Motion (UAV-SfM), we investigated the influence of unique coastal indicator features on reported planimetric and volumetric measurements and explored the use of Geographic Object Based Image Analysis (GEOBIA) to semi-automate the process of coastal feature extraction. We observed temporally dependent differences between coastal feature movements, planimetrically and volumetrically, and object-based feature extraction accuracy was found to be feature dependent. Our research has made methodological improvements to Arctic coastal measurements, particularly at high spatiotemporal scales, which highlights considerations relevant to broad scale Arctic coastal monitoring and quantification.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 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 ».