Improving Landslide-Event Inventories Using High-Fidelity Lidar Change Detection in Eastern Kentucky
Notice bibliographique
Résumé
Following spatially expansive landslide events, rapid remote sensing data acquisition is perhaps the most efficient means of capturing the nature and extent of landsliding. This is particularly true in the Appalachian Mountains of eastern North America, where high annual rainfall, humidity, and vegetation can obscure landslide features within a single growing season. In July 2022, a convective rainfall event with an annual exceedance probability of 0.1–0.2% caused record-breaking flooding and widespread landslides throughout about 1,800 km2 of the Appalachian Plateau in eastern Kentucky. In the immediate weeks following the storm, field and remote-sensing reconnaissance mapping by the Kentucky Geological Survey identified approximately 1,065 landslides triggered during the event. In January 2023, the state of Kentucky acquired a lidar dataset over the impacted region, complimenting previous acquisitions from 2012 and 2017. We used point cloud alignment and surface-normal comparison techniques to compare 2012 and 2017 lidar point clouds to post-storm 2023 point clouds. This resulted in a lidar change detection dataset with a limit of detection of +/- 13 cm over an area of 1,800 km2. By using this dataset as a basis for our inventorying, we are finding more numerous and smaller landslides compared to state-of-practice mapping methods (e.g., aerial photo interpretation, hillshade comparisons, field-based inspections). Additionally, we can compute statistics on volume balance within landslides, thereby providing insight into landslide mechanics at scale that is difficult to impossible to understand without such data. Inventorying is ongoing, however, as of January 2025, we have inventoried over 2,000 landslides that occurred between 2017-2023 in 10% of the impacted area. This presentation will discuss how high-fidelity lidar change detection methods influence landslide inventory mapping, statistical characterizations of the landslide event, and ongoing efforts to advance AI-driven landslide inventory mapping.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».