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Enregistrement W2582059183 · doi:10.1016/j.rse.2017.01.021

Validation of SMAP surface soil moisture products with core validation sites

2017· article· en· W2582059183 sur OpenAlexafffund
Andreas Colliander, Thomas J. Jackson, Rajat Bindlish, S. Chan, Narendra N. Das, S.B. Kim, Michael H. Cosh, R. S. Dunbar, L. Dang, L. Pashaian, Jun Asanuma, K. Aida, Aaron Berg, Tracy Rowlandson, David D. Bosch, Todd G. Caldwell, K. K. Caylor, David C. Goodrich, Hala Al Jassar, Ernesto López-Baeza, José Martínez‐Fernández, Ángel González‐Zamora, Stanley Livingston, Heather McNairn, A. Pacheco, Mahta Moghaddam, Carsten Montzka, Claudia Notarnicola, Georg Niedrist, Thierry Pellarin, John H. Prueger, Jouni Pulliainen, Kimmo Rautiainen, Judith Ramos, M. S. Seyfried, Patrick J. Starks, Zhongbo Su, Yijian Zeng, R. van der Velde, M. Thibeault, Wouter Dorigo, Mariëtte Vreugdenhil, Jeffrey P. Walker, Xiaoling Wu, A. Monerris, Peggy O’Neill, Dara Entekhabi, E. G. Njoku, Simon Yueh

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing of Environment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesJet Propulsion LaboratoryCanadian Space AgencyAustralian Research CouncilKuwait Foundation for the Advancement of SciencesEnvironment CanadaCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEnvironmental scienceRemote sensingRadiometerRadarWater contentCalibrationPixelMean squared errorMoistureScale (ratio)Image resolutionMeteorologyComputer scienceGeologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The NASA Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission has utilized a set of core validation sites as the primary methodology in assessing the soil moisture retrieval algorithm performance. Those sites provide well-calibrated in situ soil moisture measurements within SMAP product grid pixels for diverse conditions and locations. The estimation of the average soil moisture within the SMAP product grid pixels based on in situ measurements is more reliable when location specific calibration of the sensors has been performed and there is adequate replication over the spatial domain, with an up-scaling function based on analysis using independent estimates of the soil moisture distribution. SMAP fulfilled these requirements through a collaborative Cal/Val Partner program. This paper presents the results from 34 candidate core validation sites for the first eleven months of the SMAP mission. As a result of the screening of the sites prior to the availability of SMAP data, out of the 34 candidate sites 18 sites fulfilled all the requirements at one of the resolution scales (at least). The rest of the sites are used as secondary information in algorithm evaluation. The results indicate that the SMAP radiometer-based soil moisture data product meets its expected performance of 0.04 m 3 /m 3 volumetric soil moisture (unbiased root mean square error); the combined radar-radiometer product is close to its expected performance of 0.04 m 3 /m 3 , and the radar-based product meets its target accuracy of 0.06 m 3 /m 3 (the lengths of the combined and radar-based products are truncated to about 10 weeks because of the SMAP radar failure). Upon completing the intensive Cal/Val phase of the mission the SMAP project will continue to enhance the products in the primary and extended geographic domains, in co-operation with the Cal/Val Partners, by continuing the comparisons over the existing core validation sites and inclusion of candidate sites that can address shortcomings.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations739
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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