Assessing Digital Elevation Model Uncertainty Using GPS Survey Data
Notice bibliographique
Résumé
The use of terrain and elevation data is critical for a number of applications in science and engineering. Typically, the quality of digital elevation models (DEMs) is assessed using external and independent point data sources to arrive at an overall RMS value for the errors. The utility of such a single-valued overall assessment depends on the spatial extent of the area under consideration and the terrain variability (both over time and space), as well as the application requirements. This paper aimed to understand the suite of parameters that are important to consider in deriving a DEM error budget. Specifically, terrain slope, land-cover type, information loss, and data measurement schemes were investigated. A region in western Canada spanning the Rocky Mountains was used to numerically quantify errors using two Global Positioning System (GPS) datasets: precise point positioning (PPP) profiles and GPS on benchmarks. Three digital elevation models [Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) Global Digital Elevation Model Version 2 (GDEM2), Shuttle Radar Topography Mission 1 Arc-Second Digital Elevation Model Version 3 (SRTM1v3), and Canadian Digital Elevation Model (CDEM)] were assessed. Results highlight the importance of selecting ground-control points based on the region’s characteristics (e.g., slope, tree cover). This leads to more representative RMS values that improve DEM uncertainty estimations. Finally, a mathematical method [projection onto convex sets (POCS)] for filling data gaps in the GPS data profiles was implemented, and results demonstrate the utility of this approach over conventional interpolation schemes.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».