Review of River Ice Observation and Data Analysis Technologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a comprehensive review of the available literature on the observation and characterization of river ice using remote sensing technologies. Through an analysis of 200 publications spanning from 1919 to June 2024, we reviewed different observation technologies deployed on in situ, aerial and satellite platforms for their utility in monitoring and characterizing river ice covers. River ice information, captured by 51 terms extracted from the literature, holds significant value in enhancing infrastructure resilience in the face of climate change. Satellite technologies, in particular the multispectral optical and multi-polarimetric synthetic aperture radar (SAR), provide a number of advantages, such as ice features discrimination, better ice characterization, and reliable delineation of open water and ice, with both current and upcoming sensors. The review includes data analysis methods employed for the monitoring and characterization of river ice, including ice information retrieval methods and corresponding accuracies. The need for further research on artificial intelligence and, in particular, deep learning (DL) techniques has been recognized as valuable for enhancing the accuracy of automated systems. The growing availability of freely available and commercial satellites, UAVs, and in situ data with improved characteristics suggests significant operational potential for river ice observation in the near future. Our study also identifies gaps in the current capabilities for river ice observation and provides suggestions for improved data analysis and interpretation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle