Synthetic aperture radar for coastal erosion mapping and land-use assessment in the moist tropics: Bragança coastal plain case study
Notice bibliographique
Résumé
With SAR's side viewing geometry, longer wavelengths, and almost all-weather sensing capability, RADARSAT-1 imagery has been extensively used as monitoring tool for coastal changes in the moist tropics. In this investigation, RADARSAT Fine Mode data acquired in 1998 was combined with airborne SAR X-HH GEMS acquired in 1972 during the RADAM Project and it was possible to evaluate the large-scale coastal changes occurring over the past three decades.The orbital SAR data was digitally geometric corrected (ortho-rectified)and filtered for speckle noise. The airborne SAR data, originally available on mosaic format, was scanned and geometrically corrected through polynomial method. A simple method to estimate shoreline changes was carried out based on the superimposition of shoreline vectors extracted from the airborne radar and related features present on the RADARSAT data. The results of the investigation have allowed characterizing changes in the area associated with shoreline retreat and accretion. In addition, the estuarine and tidal channel displacements have also provided an understanding of the coastal sedimentary dynamic, marine transgression and sea-level changes in this sector of the Northern Brazilian coast.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».