An Exploration of Voxel/Connection and Image Segmentation Approaches to Derive High Resolution Rasters of Manning’s n
Notice bibliographique
Résumé
Manning’s roughness coefficients (Manning’s n) are numerical values which represent the resistance to flows in river channels and floodplains. Field surveys and land use land cover (LULC) maps are commonly used to infer these Manning’s n values. Field surveys can be time and labour intensive while the LULC maps derived from Landsat and RadarSat-2 are often too coarse and may produce inaccurate representations of true surface roughness, leading to errors in the outputs from hydraulic models. In this work we tested two approaches to generate high resolution surfaces depicting Manning’s n. The first is using unclassified LiDAR point clouds and a voxel/connection (VC) based approach in combination with a rule-based table to set the roughness values. In the second method, we created training data for several land use categories and trained an Image Segmentation (IS) U-Net model to predict the category of each pixel and then applied a Manning's n value to each category. Our results indicate the LiDAR based approach is able to label all pixels within the study region, but the reclass table needs more attention. The IS method has the capability to cover a larger area more efficiently, but many pixels did not fit the existing training labels, leaving the output data incomplete. Future work is needed before either of these techniques can be reliably implemented.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».