Validation of CryoSat-2 SARIn Data over Austfonna Ice Cap Using Airborne Laser Scanner Measurements
Notice bibliographique
Résumé
The study presented here is focused on the assessment of surface elevations derived from CryoSat-2 SARIn level 1b data over the Austfonna ice cap, Svalbard, in 2016. The processing chain that must be applied to the CryoSat-2 waveforms to derive heights is non-trivial, and consists of multiple steps, all requiring subjective choices of methods such as the choice of retracker, geo-relocation, and outlier rejection. Here, we compare six CryoSat-2 level-2 type data sets of surface elevations derived using different SARIn processing chains. These data sets are validated against surface elevation data collected from an airborne laser scanner, during a dedicated CryoSat validation experiment field campaign carried out in April 2016. The flight pattern of the airborne campaign was designed so that elevations were measured in a grid pattern rather than along single lines, as has previously been the standard procedure. The flight grid pattern was chosen to optimize the comparison with the CryoSat-2 SARIn elevation data, the location of which can deviate from nadir by several kilometers due to topography within the satellite footprint. The processing chains behind the six data sets include different outlier/error rejection approaches, and do not produce the same number of data points in our region of interest. To make a consistent analysis, we provide statistics from the validation of both the full data sets from each processing chain, and on only those data that all the six data sets provide a geo-located elevation estimate for. We find that the CryoSat-2 data sets that agree best with the validation data are those derived from dedicated land ice processing schemes. This study may serve as a benchmark for future CryoSat-2 retracker developments, and the evaluation software and data set are made publicly available.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».