A Salience-Based Framework for Terrain Modelling: From the Surface Network to Topo-Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Twenty years after Mark and Smith’s seminal paper, a Science of Topography, we revisit some of their fundamental questions about how landforms are recognised by people and how they can be automatically extracted or delimited from representations of topographic surfaces. Many approaches and tools, essentially based on GeoOBIA, can extract objects associated with landforms from image data. But, they cannot relate these objects to the topology and topography of the terrain. Yet, geo-scientists can easily recognise landforms, considering terrain characteristics and other factors composing the context of appearance of those landforms. Revisiting Gestalt Theory, we propose a salience-based approach fostering a holistic view of the terrain which fits with the geoscientists' ability to recognise landforms using the topographic and hydrologic contexts. The terrain is represented as an extended surface network (ESN), a graph composed of elementary saliences (peaks, pits, saddles, thalweg and ridge networks) and obtained from raster data. The ESN combines both the surface and the drainage networks in a sound topological representation of the terrain. A skeletonisation technique of the ESN’s thalweg and ridge networks is proposed to geometrically and topologically characterise landforms, as well as ensembles of landforms. On this basis and to represent the context of appearance of landforms, geo/topo-contexts are introduced as structures grounded in the properties of the ESN and using the skeletonisation technique. We give an illustration of how a geomorphologist can apply our approach and tools, using the depressions and drainage basins as examples of useful geo/topo-contexts.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».