Vegetation height products between 60° S and 60° N from ICESat GLAS data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present a new method to obtain coarse resolution (0.5° × 0.5°) vegetation height and vegetation-cover fraction data sets between 60° S and 60° N for use in climate models and ecological models. The data sets are derived from the Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) on the Ice, Cloud and land Elevation Satellite (ICESat), which is the only LiDAR instrument that provides close to global coverage when all data collected for 2003–2009 are combined. Filters are applied to the GLAS data to identify and eliminate spurious observations, e.g. data that are affected by clouds, atmosphere and terrain and as such result in erroneous estimates of vegetation height or vegetation cover. GLAS vegetation height estimates are aggregated in histograms from 0 to 70 m in 0.5 m intervals. The GLAS vegetation height product is evaluated in four ways. First, unfiltered and filtered individual GLAS vegetation height measurements are compared with aircraft LiDAR measurements of the same from seven sites in the Americas, Europe, and Australia. Application of filters increases the correlation with aircraft data from r = 0.36 to r = 0.67 and decreases the root-mean-square error by a factor 3. Second, the global aggregated GLAS vegetation height product is tested for sensitivity towards the choice of data quality filters; areas with frequent cloud cover and areas with steep terrain are the most sensitive to the choice of thresholds for the filters. Thirdly, the GLAS global vegetation height product is compared with two other global vegetation height products and is believed to produce more realistic characteristics: dominant vegetation height for tropical forests between 30 and 60 m versus 20 and 40 m in existing products. Finally, the GLAS bare soil cover fraction is compared globally with the MODIS bare soil fraction (r = 0.55) and with the FASIR bare soil cover fraction estimates (r = 0.58); the correlation between GLAS and MODIS tree-cover fraction was (r = 0.76). The evaluation indicates that filters applied to the GLAS data are conservative and eliminate a large proportion of spurious data, while only in a minority of cases at the cost of removing reliable data as well. The present GLAS vegetation height product appears more realistic than previous data sets used for input to climate models and ecological models and hence should significantly improve simulations that involve the land surface.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».