Using Light Detection and Ranging (LiDAR) and Google Earth imagery to identify whether ponds are connected to stable ground water inputs
Notice bibliographique
Résumé
The Rangeland Department in the Kamloops District from the Government of British Columbia has recently raised concerns regarding the observation on the reduction of the number and the surface area of the grassland ponds in the Lac du Bois Grasslands Protected Area. This study aims to distinguish between the ponds with stable groundwater inputs (i.e. connected ponds) and the ponds with unstable groundwater inputs (i.e. perched ponds) to assist the government in determining reliable water sources. This research started by categorizing ponds with different surface areas as either low resilience or threatened resilience. Different terrain models were created using Light Detection and Ranging (LiDAR) data in addition to the calculation of the topographic wetness index (TWI). The classifications were validated using Google Earth and drone imagery. An overall of 121 ponds was discovered with 86 of them considered as low resilience, while the remaining 27 ponds being threatened resilience. For the low resilience ponds, 19 of them were identified as perched ponds, 47 as connected ponds, and 20 as intermediate ponds with the risk of having unstable groundwater connection that requires further analysis in the field. For the threatened resilience ponds, 5 of them were found to be perched ponds, 17 as connected ponds, and 5 as intermediate ponds. The outcome of the pond distribution indicates that the perched ponds were more likely to be found in an area with a flat slope, surrounded by grass, and low canopy coverage. Additionally, the calculated TWI was unable to differentiate between the pond types as the median groundwater levels are spatially dependent on the local topographic features.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».