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Enregistrement W7061873027

Sayısal Yersel Fotogrametri Yöntemiile Sarıyer İstanbul’da Siluet Üretimi

2017· article· tr· W7061873027 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2017
Typearticle
Languetr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Field (mathematics)Quarter (Canadian coin)Data collection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sayısal yersel fotogrametri uzun yıllardır tarihi ve kültürel miras özelliği taşıyan yapıların belgelenmesi ve 3 boyutlu modelleme çalışmalarında başarıyla kullanılmaktadır. Siluet üretiminde de sayısal yersel fotogrametri yöntemi, sadece fotoğrafların kullanımına ihtiyaç duyması, 3 boyutlu değerlendirmeimkânı, görüntü eşleme algoritmaları ile nokta bulutu ve ortofoto üretimi imkânları ve ekonomik olması nedeniyle başarı ile kullanılmaktadır. Sayısal yersel fotogrametri yöntemi tüm yöneltme ve çizim işlemlerini, sayısal yüzey modeli (YM) ve ortofoto üretimini sayısal ortamda gerçekleştirme olanağına sahiptir. Çalışmaların amacı doğrultusunda yersel fotogrametri ile yersel lazer tarayıcılar ya da hava LiDAR sistemleri gibi farklı yöntemlerle de bütünleşik olarak kullanılabilir. Bu çalışmada, İstanbul siluetinin korunması ve değişimlerin izlenmesi amacıyla sayısal yersel fotogrametri kullanılarak Sarıyer Yeni Mahalle'de siluet üretiminin gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, kalibre edilmiş 49,1689 mm odak uzaklıklı Nikon D3X sayısal SLR kamera kullanılarak konvergent alım yöntemi ile denizden sayısal fotoğraflar kaydedilmiştir. Sayısal fotoğraflar kullanılarak yöneltme işlemleri, 3B siluet çizimi ve nokta bulutu üretimi PhotoModeler yazılımı kullanılarak başarı ile gerçekleştirilmiştir. Yapılan bu çalışma ile İstanbul’daki Tarihi Yarımada, Haliç ve Boğaz’daki siluet çalışmalarının sayısal yersel fotogrametri yöntemi ile ekonomik bir şekilde yapılabileceği ortaya konulmuştur. Önerilen yaklaşımla sayısal yersel fotogrametri yöntemi ile büyük bütçelere ihtiyaç duyulmadan İstanbul kent siluetindeki değişimler kolaylıkla izlenebilir ve mevcut silueti bozan kentsel yapılaşmaya zamanında müdahale edilebilir.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,005

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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