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Enregistrement W984432691

Dune monitoring: implementing remote sensing techniques

2008· article· en· W984432691 sur OpenAlexaboutno aff
Irene Delgado‐Fernández, Robin Davidson‐Arnott

Notice bibliographique

RevueEdge Hill University Research Information Repository (Edge Hill University) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeduneRemote sensingEnvironmental scienceDigital elevation modelAnemometerWind speedAeolian processesGeologyMeteorologyGeographyGeomorphology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing interest for different methodological and conceptual approaches applied in geomorphology. Data collection is becoming more and more efficient, and from remote sensing techniques to the use of very precise anemometry instrumentation, the way in which we sample nature improves our ability to subsequently understand it. However, there are a number of issues associated with the different temporal/spatial scales, and the absence of high-quality data of dune dynamics over long periods keeps holistic approaches away from numerical modeling. The work presented here explores the applicability of remote sensing techniques to the study of coastal dunes, and its potential in establishing links between factors acting at different temporal scales. The monitoring station is located at Greenwich Dunes, PEI National Park, PEI (Canada). We have deployed three cannon digital cameras on a 6m mast on top of an 8m foredune crest, each taking hourly exposures during daylight hours. A 2D sonic anemometer mounted at the top of the mast provides continuous record of wind speed and direction. Sediment transport and deposition/erosion processes are measured using a set of Sabatech saltation probes and pins permanently deployed at the backshore area and at the base of the foredune. Through a combination of ArcMap 9.2 and PCI Geomatica tools the pictures are analyzed following a procedure of several steps, such as image rectification or camera calibration for measuring surface moisture content on the beach surface. The result is a large database including time series of wind speed and direction, transport processes, moisture maps, vegetation cover, shoreline position, fetch distances, and other factors involved in the aeolian system at Greenwich. This database is a primary source of information where the aeolian system at Greenwich can be queried in an easy way, and the basis for subsequent modeling. The monitoring of the magnitude, frequency, and timing of events that deliver sediment to the dune will allow us to understand the relative importance of different variables and events. The overall goal is to assess the applicability of remote sensing techniques in measuring beach/dune aeolian processes, and advance our knowledge in the factors affecting foredune evolution to better assist management projects.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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