Analysis and characterization of the vertical accuracy of digital elevation models from the Shuttle Radar Topography Mission
Notice bibliographique
Résumé
The first near‐global high‐resolution digital elevation model (DEM) of the Earth has recently been released following the successful Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) of 2000. This data set will have applications in a wide range of fields and will be especially valuable in the Earth sciences. Prior to widespread dissemination and use, it is important to acquire knowledge regarding the accuracy characteristics. In this work a comprehensive analysis of the vertical errors present in the data set and the assessment of their effects on different hydrogeomorphic products is performed. In particular, the work consisted of (1) measuring the vertical accuracy of the data set in two areas with different topographic characteristics; (2) characterizing the error structure by comparing elevation residuals with terrain attributes; (3) assessing a wavelet‐based filter for removing speckle; and (4) assessing the effects of vertical errors on hydrogeomorphic products and on slope stability modeling. The results indicate that in the two sites, relief has a strong effect on the vertical accuracy of the SRTM DEM. In the high‐relief terrain, large errors and data voids are frequent, and their location is strongly influenced by topography, while in the low‐ to medium‐relief site, errors are smaller, although the hilly terrain still produces an effect on the sign of the errors. Speckling generates deviations in the drainage network in one of the investigated areas, but the application of a wavelet filter proved to be an effective tool for removing vertical noise, although further fine tuning is necessary. Vertical errors cause differences in automatically extracted hydrogeomorphic products that range between 4 and 1090.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».