A CNN-Based Framework for Automatic Extraction of High-Resolution River Bankfull Width
Notice bibliographique
Résumé
River width is a crucial parameter that correlates and reflects the hydrological, geomorphological, and ecological characteristics of the channel. However, the width data with high spatial resolution is limited owing to the difficulties in extracting channel width under complex and variable riverine surroundings. To address this issue, we aimed to develop an automatic framework specifically for delineating river channels and measuring the bankfull widths at small spatial intervals along the channel. The DeepLabV3+ Convolutional Neural Network (CNN) model was employed to accurately delineate channel boundaries and a Voronoi Diagram approach was complemented as the river width algorithm (RWA) to calculate river bankfull widths. The CNN model was trained by images across four river types and performed well with all the evaluating metrics (mIoU, Accuracy, F1-score, and Recall) higher than 0.97, referring to the accuracy over 97% in prediction. The RWA outperformed other existing river width calculation methods by showing lower errors. The application of the framework in the Lillooet River, Canada, presented the capacity of this methodology to obtain detailed distributions of hydraulic and hydrological parameters, including flow resistance, flow energy, and sediment transport capacity, based on high-resolution channel widths. Our work highlights the significant potential of the newly developed framework in acquiring high-resolution channel width information and characterizing fluvial dynamics based on these widths along river channels, which contributes to facilitating cost-effective integrated river management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».