Where land meets sea: towards a complete coverage for terrain analysis of coastal environments
Notice bibliographique
Résumé
Developments in remote sensing techniques to produce digital terrain models (DTM) have provided new methods for studying terrestrial environments, thereby improving scientific understanding of ecological and geomorphological processes. Geomorphometry, or terrain analysis, uses DTMs to quantify physical characteristics of the land (e.g., slope or rugosity) that are used for different applications such as habitat mapping. The use of multibeam echosounder systems (MBES) to measure seafloor relief has changed the way we study and understand marine environments; techniques from geomorphometry are now commonly applied to these underwater DTMs for the investigation of marine habitats and geomorphology.<p> </p>Due to the inability of satellite remote sensing to collect data in deep waters and the limitations of MBES data collection in shallower waters, there is often a gap in terrain data where land meets sea. A seamless analysis of terrestrial and marine environments requires the combination of terrestrial DTMs, bathymetric data from MBES, and bathymetric LiDAR to fill this gap. The challenges encountered with merging datasets from different sources, such as data uncertainty or spatial resolution, makes such an approach still nascent in the literature.<p> </p>Using data from coastal Newfoundland and Labrador, this contribution reviews the potential uses of continuous terrestrial/marine terrain models, especially for the field of geomorphometry and its application in coastal environments. We argue that such DTMs can become essential to applications like coastal habitat mapping, identification of hazards for navigation in shallow waters, or studying landforms that overlap between environments. We also discuss how some techniques traditionally used in terrestrial studies, such as Geographic object-based image analysis (Geobia), can be applied in marine studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».