Modernization of Canadian Digital Topographic Data
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
Canadians have been without a current Canada-wide digital terrain model since the prior product was not updated since 2011.Natural Resources Canada's elevation data team has been active with the acquisition of high-resolution data, leveraging lidar data and optical satellite imagery.However, this initiative will take several more years before achieving complete coverage across all of Canada's land mass.Satellite derived elevation models are numerous, providing global coverage.These models are surface models, containing vegetation and man-made infrastructure.Many applications require a terrain model, which represents 'bare-earth' elevation.In this project, we started with a global surface model, i.e.Copernicus GLO-30, and performed numerous spatial operations to extract a terrain model from it, through the inclusion of auxiliary datasets such as settled areas and forest heights, to create a modified Copernicus terrain model.Data fusion was then performed to include down sampled lidar-derived highresolution terrain data where available, as this data is of better vertical accuracy.The result is a new, modern, and supported 30m resolution raster, which will be updated as new lidar data are released.The vertical accuracy of the 30m MRDTM is compared to the high-resolution data, before it's fused into the MRDTM, and to a variety of RTK control points in vegetated and non-vegetated regions.Results indicate the MRDTM is a significant improvement over the previously available national elevation datasets.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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