AutoATES v2.0: Automated Avalanche Terrain Exposure Scale mapping
Notice bibliographique
Résumé
Avalanche risk assessment is complex and challenging, with terrain assessment as one of the most fundamental factors. To aid people's terrain assessment, Parks Canada developed the Avalanche Terrain Exposure Scale (ATES), a system that classifies the severity of avalanche terrain into five classes from non-avalanche terrain to extreme terrain. Manual classification is laborious and dependent on expert's assessments. To ease the process Larsen et al. (2020) developed an automated ATES model (AutoATES v1.0). Although the model allowed large-scale mapping, it had some significant limitations. This paper presents an improved AutoATES v2.0 model improving the potential release area (PRA) model, utilizing the new Flow-Py runout simulation package. Furthermore, it incorporates forest density data in the PRA, in Flow-Py, and in a newly developed post-forest-classification step. AutoATES v2.0 has also been rewritten in open-source software, making it more widely available. The paper includes a validation of the model measured against two consensus maps made by three experts at two different locations in western Canada. For Bow Summit, the F 1 score (a measure of how well the model performs) improved from 64 % to 77 %. For Connaught Creek, the F 1 score improved from 40 % to 71 %. The main challenge limiting large-scale ATES classification is the determination of optimal input parameters for different regions and climates. In areas where AutoATES v2.0 is applied, it can be a valuable tool for avalanche risk assessment and decision-making. Ultimately, our goal is for AutoATES v2.0 to enable efficient, regional-scale, and potentially global ATES mapping in a standardized manner rather than based solely on expert judgment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».