A web-based watershed delineation tool and its application to delineate 24,000 watersheds across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Watershed delineation is the identification of the boundary of a drainage basin, representing the contributing area for a specific outlet. This application of hydrography is essential in the analysis of watershed behaviour and has historically been performed manually. The automation of delineation provides faster and more consistent results which can be more accurate and reproducible definitions of borders compared to the results of the manual delineation. There is a wide range of software and tools capable of performing watershed delineation automatically; all generally following the same steps – utilizing conditioned DEMs to create flow direction and accumulation rasters used in addition to a specified pour point that defines the extent of contributing area desired. These different tools and their results have been explored, addressing their similarities, contrasts, and complications. Using this analysis, selected methods have been included in a web application for watershed delineation for users to either delineate individual points selected on a web map or upload lists of points of interest The automatically delineated watersheds are then made available for download. One tool has been deemed most applicable and has been used to delineate more than 24,000 watersheds across Canada successfully. The presentation will include (1) the results of the comparison of the various tools tested, (2) a demonstration of the webtool as well as (3) the presenting the results of the large scale delineation task across Canada.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».