2002b. A Landsat7 ETM+ orthoimage coverage of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Centre for Topographic Information (CTI) of Natural Resources Canada is currently producing a complete set of cloud-free orthoimages covering the Canadian land mass using data from the Landsat-7 satellite (under a project called Ortho-7). The project is being undertaken in partnership with GeoConnections, the Canada Centre for Remote Sensing (CCRS), provincial and territorial agencies, and other federal government departments. In addition to financial support, partners are providing topographic control data to assist in producing orthoimages of high quality and accuracy. The creation of a national coverage with Landsat-7 orthoimages will provide an up-to-date fundamental geospatial framework for Canada. These products will serve as an excellent reference for map updating, and their geometric integrity will facilitate data integration from other map and image sources. The inherent information content of the imagery will also serve as a rich baseline for characterizing the Canadian land mass. Image acquisition for this initiative began in 1999 and will continue until complete coverage of Canada is obtained (scheduled for completion in 2004). Of the estimated 750 scenes required to cover the Canadian land mass, 400 images have already been identified as suitable for production. The primary criterion is that the imagery must be cloud and haze free. The ortho-correction is being done in partnership with Canadian industry and is proceeding as scheduled. This note is intended to provide details about the Landsat-7 orthoimage data specifications, production, and delivery model. Résumé. Le Centre d’information topographique (CIT) produit actuellement une couverture d’ortho-images pour
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 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) | 0,001 | 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 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 ».