Knowledge-Based Approach for Contextual Landsystem Identification: A Conceptual Model and Graph-Based Software, with an Application to Mountain Glacial Valleys
Notice bibliographique
Résumé
A landform is a physical feature of the Earth’s surface with its own recognizable shape. Most current automated landform identification methods use Object-Based Image Analysis (OBIA) techniques. Such methods segment the terrain into landform elements and assemble them into topographic objects and landforms. Usually, these methods are specific to the landform to be identified. However, geomorphologist experts can contextually recognize any landform on the Earth’s surface in relation to its environment. They have a holistic view of the landscape, adopting a physiographic approach for the interpretation of the observed regions, the objects that they contain and their relationships. Moreover, geomorphological processes leave marks on the Earth’s surface that enable geomorphologists to identify homogeneous regions by recognizing features known as structural elements. In this paper, we show that the physiographic approach can be formalized and that the context of appearance of a landform and its association with other types of landforms can be represented as a landsystem. We propose a conceptual model that organizes the main concepts and relationships characterizing the physiographic approach: they are used to formalize landsystems, landforms and structural elements. The approach is illustrated using a case study of the identification of landsystems characteristic of mountainous glacial valleys. We developed a software to automatically identify landsystems, in a way that is compatible with the geomorphologists’ physiographic approach. The core of this system is a knowledge base implemented as a Neo4j graph database. We also provide details about the logical transformation of the conceptual model and the corresponding ontologies in Noe4j structures. The tool automates the identification of landsystems in accordance with geomorphological practices, facilitating the integration of expert knowledge in the computational workflows.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».