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Enregistrement W7054764900

Analytical methods for mapping river bathymetry from multi-spectral satellite images

2021· dissertation· en· W7054764900 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBathymetryChannel (broadcasting)SatelliteField (mathematics)Main riverDrainage basinAtmospheric correctionStreamflowSatellite imageryTidal river
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rivers are an important part of the aquatic environment, which supply freshwater essential to human life, support economic activities, and provide natural habitats for aquatic species. The river environment needs to be managed properly for the protection of river floods, channel erosion and water pollution as well as for the safety of in-stream hydraulic and other river engineering structures. River management needs data of river channel bathymetry as fundamental input. The purpose of this research is to explore new, efficient methods for mapping channel bathymetry. Traditionally, field methods are used for point-by-point measurements of flow depth, which need an operator to use instrument at a river site. The field methods are costly and inconvenient, true particularly for remote river sites. Recently, advancing remote sensing technology has offered promising opportunities for mapping river bathymetry, leading to the development of some empirical methods for converting light intensity in satellite images to river flow depth. A major shortcoming of the methods is that the conversion involves a light attenuation coefficient; its value needs to be determined using adequate field measurements from a river site of application, which are often not available. This thesis reports new analytical methods for retrieving river bathymetry from multi-spectral high-resolution satellite images. No field measurements are needed for the determination of regression relationships. The analytical methods are applied to a 25-km reach of the Nicolet River in Quebec, Canada. The application uses multi-spectral high-resolution images from WorldView-2 and WorldView-3 satellites. The methods involve radiometric corrections to images in order to remove the atmospheric effect on wavelengths and calculations of effective attenuation coefficient that allows for the effects of water column on the wavelengths. After removing the ambient effects, the ratio of a pair of selected wavelengths is used in algorithms for determining the flow depth. The bathymetry results show an 85% accuracy for WorldView-3 satellite image. The accuracy is lower for WorldView-2 satellite image due to a lack of two atmospheric factors in radiometric correction. The results offer a spatial resolution as high as 1.2-m (for WorldView-3 image). Analytical methods have been used in coastal water and marine applications. This study is perhaps the first application to the river environment, where the spatial gradient of depth is typically much larger than those of the coastal and marine environment. There is no doubt that future satellite operations will provide increasing spatial resolution and coverage. There is a great potential to revolutionise the approach to mapping river bathymetry and to substantially reduce the need of costly and time-consuming field efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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