Monitoring river channel change using terrestial oblique digital imagery and automated digital photogrammetry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle