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Enregistrement W6959818307 · doi:10.11575/prism/36981

Advancing Measurement and Modelling of Glacier Change Using Unmanned Aerial Vehicles and Structure-From-Motion

2019· other· en· W6959818307 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2019
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesParks CanadaCanada Research ChairsArctic Institute of North America
Mots-clésGlacierSnowLidarArcticGlacier mass balanceClimate changePhotogrammetrySatelliteTemporal resolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glaciers throughout Canada are responding to climate change with rapid changes in mass balance. There are limitations in current methods of measuring and predicting these changes in mass balance, including accessibility, spatial and temporal resolution of remotely sensed data, and cost of data acquisition. Technological developments in unmanned aerial vehicles (UAVs) and structure-from-motion (SfM) have created new opportunities to overcome these limitations. This dissertation investigated uncertainties in UAV-SfM data and used that data to understand spatial patterns and drivers of summer glacier melt. A study of glacier snow surface reconstruction in the Canadian Rockies used lidar data acquired simultaneously with UAV imagery to assess the spatial distribution of errors in the UAV-SfM data. The study revealed patterns in the errors related to snow surface illumination which must be considered when using UAVs over snow covered glaciers. Short term summer melt in the ablation zone of a glacier in the Canadian Arctic was investigated using UAV surveys. The study showed that UAV-SfM melt measurements agreed with ablation stake measurements and was a reliable method of measuring distributed melt patterns. The study found the lower limits on change detection were related to flying height and dGPS precision. A melt model was used to estimate surface melt for the three-day window where UAV-SfM measurements were collected and model results were validated against spatially distributed measurements. This study revealed patterns in model error which show that simplified melt models fail to capture important melt drivers on the glacier surface. The model errors would have cumulative effects in long term projections, which would lead to significant misrepresentation of total surface melt. UAV and SfM technologies were shown to be an effective method for gathering highly detailed information on glacier surface characteristics and change. However, the technology is not the answer to every problem and limitations still exist in its appropriate application. This work shows the utility of the data in advancing modelling efforts where site visits are not feasible. The dissertation ultimately demonstrates that studies can be strengthened using UAV-SfM data as one tool of many to address questions of glacier change.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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