Attributes of Topographic Mapping of a Fast Urbanising Area in Nigeria, Using Remote Sensing and GIS
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To produce an updated 1:25,000 topographic map of Anyigba through the application of geospatial technologies – GIS techniques, Remote Sensing data, GPS and other ancillary hardware and software. Study Design: Application of satellite imageries and GIS software for the production of updated topographic map of Anyigba Town in Nigeria. Place and Duration of Study: GIS Laboratory, Department of Geography and Planning, Kogi State University, Anyigba, Nigeria, between April and July 2012. Methodology: Satellite image processing, classification and vectorization, visually-aided interpretation, digitization and geocoding of features, using ArcGIS 9.2, ILWIS 3.3 Academia, AutoCAD 2010 and Microsoft Excel 2010 software. Results: Topographic map created through the integration of point map, contour line map, land use classification map, planimetric map, digital elevation model (DEM) and digital terrain model (DTM). The built-up area has grown in an omni-directional pattern, annexing most surrounding villages. It was discovered that Anyigba is characterized by a gentle undulating landscape architecture, with some areas of marked elevation and depression as against what was reflected in the old toposheets (248 NW and 268 SW) produced in 1973. The DEM and DTM generated from the 1973 toposheets and the satellite imageries of 2001, 2005 and 2008 showed that changes in the topography is a direct result of unplanned expansion of the built-up area. Conclusion: The method is considered relatively cheaper and time-effective for updating topographic maps in Developing Countries where resources are scarce. The study suggests periodic research to update the topographic map of Anyigba as part of contributions towards building the much required National Elevation Dataset (NED) and Geospatial Data Infrastructure (GDI) in Nigeria for updating environmental planning and management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».