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Enregistrement W7064835892

Conception d’un outil intégré de suivi du couvert de glace à l’aide de la télédétection pour la prévention du risque d’embâcles de glace.

2023· other· fr· W7064835892 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2023
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFire historyNova scotiaQuaternary science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les instances responsables d’assurer la gestion des risques d’inondations reliés aux embâcles de glace sont toujours à la recherche d’outils visant à prévenir les risques et réduire les conséquences sur les populations et les infrastructures. Grâce à la modélisation de certains paramètres jouant un rôle dans la formation des embâcles de glace comme la prédisposition géomorphologique et les conditions hydrométéorologiques, la prévention de ceux-ci s’est grandement améliorée. Les modèles axés sur la force de mobilisation de la rivière et sa capacité à contraindre l’écoulement gagnerait en pertinence s’ils pouvaient inclure la résistance du couvert de glace. Les outils de télédétection sont une manière efficace de connaitre l’état du couvert de glace tant sur l’ensemble de la rivière qu'à différents endroits ciblés. Ceux-ci peuvent générer différents produits cartographiques utiles avant, pendant et après les événements. La présente thèse vise à intégrer le suivi du couvert de glace dans les méthodes de prévention des embâcles à l’aide d’outils provenant de la télédétection. Pour ce faire, quatre sous-objectifs ont été accomplis 1) créer une approche de suivi du couvert de glace à grande échelle en exploitant les données de télédétection optique, radar et acquises par drone, 2) développer une méthode de cartographie automatique du type de glace par estimation d’ensemble à partir d’imagerie radar, 3) concevoir un modèle de détection automatique des lieux à risque de débâcle en utilisant les connaissances de personnes expertes pour interpréter les cartes du type de glace et 4) intégrer les outils développés aux autres modèles conçus dans le cadre de DAVE (Dispositif d’alertes et de vigilance aux embâcles). Les contributions originales découlant de cette thèse touchent plusieurs aspects du suivi du couvert de glace. Elles incluent la démonstration de la pertinence des indicateurs de suivi de la glace par la télédétection, la conceptualisation d’une méthode de segmentation de la rivière en secteurs de production, transport et accumulation de la glace, l’élaboration d’un modèle de cartographie du type de glace par estimation d’ensemble plus performant et polyvalent que les classificateurs originaux, la construction d’une base de données de dégradation du couvert de glace à partir des connaissances de personnes expertes en cartographie de la glace et un modèle de classification de la dégradation du couvert de glace. Cette thèse se conclut par l’intégration conceptuelle à l’aide d’une analyse multicritères hiérarchique des différents outils développés au sein de DAVE. The authorities responsible for ice jam flood risk management are always looking for tools to prevent harm and reduce consequences on populations and infrastructure. Ice jam prevention has been greatly improved by modelling certain parameters—such as geomorphic predispositions and hydrometeorological conditions—that are central to ice jam formation. These models focusing on the strength of the river current and its ability to constrain the flow would gain in relevance if they could include ice cover strength. Remote sensing tools are an effective way of knowing the state of the ice cover over the whole river and at different target locations. These can be used to generate different map products to include in monitoring before, during and after hazard events. This dissertation therefore aims to integrate ice cover monitoring into ice jam prevention methods using remote sensing tools. To do so, three main sub-objectives were accomplished: 1) to create a large-scale ice cover monitoring approach using remote sensing data such as optical, radar and drone images, 2) to develop a method for automatic mapping of ice type by ensemble estimation from radar imagery, 3) to design an automatic detection model for breakup risk locations using ice type maps and expert judgment and 4) to integrate the tools developed with other models created within the Dispositif d’alertes et de vigilance des embâcles de glace (DAVE). The original contribution from this work covers multiple aspects of ice cover monitoring. This dissertation demonstrates the relevance of direct indicators of ice monitoring by remote sensing, conceptualizes a method for river segmentation into areas of ice production, transport and accumulation, develops an ensemble-based estimation ice type mapping model more efficient and versatile than the original algorithms, constructs an ice cover degradation database derived from the knowledge of ice mapping experts, and proposes a classification model of ice cover degradation. This dissertation concludes with the conceptual integration by analytic hierarchy process of the different tools developed within DAVE.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,263 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2023
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