Développement d'un algorithme satellitaire à seuils évolutifs \npour le suivi de l'étendue spatiale du couvert nival au \nQuébec-Labrador et son adaptation à l'estimation d'ensemble.
Notice bibliographique
Résumé
Le couvert nival joue un rôle important dans le cycle hydrologique du Québec. Par conséquent, \nl'évaluation de son étendue spatiale intéresse au plus haut point les autorités responsables de \nla gestion des ressources en eau, en particulier Hydro-Québec. L'objectif de la présente étude \nest le développement d'un algorithme satellitaire à seuils évolutifs pour le suivi de l'étendue \nspatiale du couvert nival au Québec-Labrador et son adaptation à l'approche de l'estimation \nd'ensemble. Cet algorithme est spécifique à la météorologie et à l'occupation du sol prévalant \nsur ce territoire. Il est constitué de six seuils hiérarchiques, appliqués de façon séquentielle pour \nla détection de la neige, de la non-neige et des nuages sur les images AVHRR-KLM (1 km) \nacquises durant les périodes transitoires d'établissement et de fonte printanière du couvert nival \npour la période 1988 à 2011. Les sorties cartographiques des approches classique et \nd'estimation d'ensemble ont été validées à partir des observations locales de neige au sol à 20 \nstations météorologiques et sept stations GMON pour déterminer la performance de l'algorithme \nde cartographie. Le taux de succès global de l'algorithme classique est supérieur à 95%. Le \ntaux de détection de la neige est supérieur à 90%. Il chute toutefois à 65% en zone forestière. \nL'approche d'estimation d'ensemble possède une performance inférieure à celle de l'algorithme \nclassique. Cette performance plus faible en zone forestière par les deux approches s'explique \npar le fait que les seuils empiriques de l'algorithme ont été calculés sur l'ensemble des \nconditions historiques du Québec-Labrador sans toutefois faire une distinction entre les \ndifférentes occupations du sol ni les conditions météorologiques actuelles. Ce calcul cause donc \nune omission de la neige dans certaines régions que sont les zones forestières du sud du \nQuébec. Cet effet est exacerbé dans l'estimation d'ensemble en raison du déplacement des \nfrontières de délimitation entre la neige, la non-neige et les nuages. Il est recommandé \nd'adapter les seuils de l'algorithme en fonction de l'occupation du sol et des conditions \nmétéorologiques actuelles afin d'améliorer la qualité des sorties cartographiques pour le suivi du \ncouvert nival en temps réel. \n
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».