Pixel-Based Geometric Assessment of Channel Networks/Orders Derived from Global Spaceborne Digital Elevation Models
Notice bibliographique
Résumé
Digital Elevation Models (DEMs) contribute to geomorphological and hydrological applications. DEMs can be derived using different remote sensing-based datasets, such as Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) (e.g., Advanced Land Observing Satellite (ALOS) Phased Array type L-band SAR (PALSAR) and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEMs). In addition, there is also the Digital Surface Model (DSM) derived from optical tri-stereo ALOS Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo Mapping (PRISM) imagery. In this study, we evaluated satellite-based DEMs, SRTM (Global) GL1 DEM V003 28.5 m, ALOS DSM 28.5 m, and PALSAR DEMs 12.5 m and 28.5 m, and their derived channel networks/orders. We carried out these assessments using Light Detection and Ranging (LiDAR) Digital Surface Models (DSMs) and Digital Terrain Models (DTMs) and their derived channel networks and Strahler orders as reference datasets at comparable spatial resolutions. We introduced a pixel-based method for the quantitative horizontal evaluation of the channel networks and Strahler orders derived from global DEMs utilizing confusion matrices at different flow accumulation area thresholds (ATs) and pixel buffer tolerance values (PBTVs) in both ±X and ±Y directions. A new Python toolbox for ArcGIS was developed to automate the introduced method. A set of evaluation metrics—(i) producer accuracy (PA), (ii) user accuracy (UA), (iii) F-score (F), and (iv) Cohen’s kappa index (KI)—were computed to evaluate the accuracy of the horizontal matching between channel networks/orders extracted from global DEMs and those derived from LiDAR DTMs and DSMs. PALSAR DEM 12.5 m ranked first among the other global DEMs with the lowest root mean square error (RMSE) and mean difference (MD) values of 4.57 m and 0.78 m, respectively, when compared to the LiDAR DTM 12.5 m. The ALOS DSM 28.5 m had the highest vertical accuracy with the lowest recorded RMSE and MD values of 4.01 m and −0.29 m, respectively, when compared to the LiDAR DSM 28.5 m. PALSAR DEM 12.5 m and ALOS DSM 28.5 m-derived channel networks/orders yielded the highest horizontal accuracy when compared to those delineated from LiDAR DTM 12.5 m and LiDAR DSM 28.5 m, respectively. The number of unmatched channels decreased when the PBTV increased from 0 to 3 pixels using different ATs.
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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 ».