Validation of MODIS, VEGETATION, and GOES+SSM/I snow cover products over Canada based on surface snow depth observations
Notice bibliographique
Résumé
The rate and pattern of snow melt control both hydrological and ecological factors. Snow cover maps derived by different satellite sensors can differ considerably from surface observations due to different spatial resolutions and snow cover classification algorithms. This article addresses issues related to the validation of three daily snow cover products over Canada: MODIS and GOES+SSM/I snow maps derived at 500m and 4km resolution, respectively for 2001, and VEGETATION snow maps derived at 1km resolution for 2000. The validation is based on surface snow depth observations from almost two thousand meteorological stations across Canada. The analysis is performed on a daily basis for the period of six months (January-June). A land cover map of Canada at 1km resolution is used to relate the differences within the validation to land cover types. The SPOT product shows an average agreement of 83% ad considerably high percentage of omission error. The MODIS and GOES+SSM/I products have similar percentage average agreements, 93% and 92%, respectively. Generally, less agreement is seen within the evergreen forest cover types, earlier in the snow season and during snow melt. The MODIS product exhibits a high percentage commission error for evergreen forests. The GOES+SSM/I product shows relatively similar ratios of omission and commission errors for all land cover types except deciduous forest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».