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Enregistrement W7039521942

Monitoring river channel change using terrestial oblique digital imagery and automated digital photogrammetry

2002· article· en· W7039521942 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLoughborough University Institutional Repository (Loughborough University) · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytoplasmas and Hemiptera pathogens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital elevation modelOrthophotoElevation (ballistics)PhotogrammetryChannel (broadcasting)Oblique caseSnowmeltSatellite imagery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imagery acquired using a high-resolution digital camera and ground survey has been used to\nmonitor changes in bed topography and plan form, and to obtain synoptic water surface and flow\ndepth information in the braided, gravel bed Sunwapta River in the Canadian Rockies. Digital\nimages were obtained during daily low flows during the summer melt-water season to maximize\nthe exposed bed area and to map the water surface on the days with the highest flows. Images\nwere acquired from a cliff top 125m above and at a distance of 235m from the riverbed and used\nto generate high resolution orthophotos and digital elevation models (DEMs) at a ground\nresolution of 0.2m, within an area 80 x 125m. The creation of digital elevation models (DEMs)\nfrom oblique and non-metric imagery using automated digital photogrammetry can be difficult,\nbut a solution based on rotation of coordinates is described here. Independent field verification\ndemonstrated that root mean square accuracies of 0.045m in elevation were achieved.\nThe ground survey data representing river bed topography were merged with photogrammetric\nDEMs of the exposed bars. The high-flow water surface could not be surveyed directly because\nwading was dangerous but was derived by ground survey of selected accessible points and\nphotogrammetry. The DEMs and depth map provide high-resolution, continuous data on the\nchannel morphology and will be the basis for subsequent 2D flow modeling of velocity and shear\nstress fields. The experience of using digital photogrammetry for monitoring river channel change\nallows the authors to identify other potential benefits of using this technique for fluvial research\nand beyond.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,194

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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