Evaluation of ESA Active, Passive and Combined Soil Moisture Products Using Upscaled Ground Measurements
Notice bibliographique
Résumé
The European Space Agency (ESA) Climate Change Initiative (CCI) project combines multi-sensors at different microwave frequencies to derive three harmonized soil moisture products using active, passive and combined approaches. These long-term soil moisture products assist in understanding the global water and carbon cycles. However, extensive validations are a prerequisite before applying the retrieved soil moisture into climatic or hydrological models. To fulfill this objective, we assess the performances of three CCI soil moisture products (active, passive and combined) with respect to in-situ soil moisture networks located in China, Spain and Canada. In order to compensate the scale differences between ground stations and the CCI product’s coarse resolution, we adopted two upscaling approaches of Inverse Distance Weighting (IDW) interpolation and simple Arithmetic Mean (AM). The temporal agreements between the satellite retrieved and ground-measured soil moisture were quantified using the unbiased root mean square error (ubRMSE), RMSE, correlation coefficients (R) and bias. Furthermore, the temporal variability of the CCI soil moisture is interpreted and verified with respect to the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) precipitation observations. The results show that the temporal variations of CCI soil moisture agreed with the in-situ ground measurements and the precipitation observations over the China and Spain test sites. In contrast, a significant overestimation was observed over the Canada test sites, which may be due to the strong heterogeneity in soil and vegetation characteristics in accordance with the reported poor performance of soil moisture retrieval there. However, despite a retrieval bias, the relatively temporal variation of the CCI soil moisture also followed the ground measurements. For all the three test sites, the soil moisture retrieved from the combined approach outperformed the active-only and passive-only methods, with ubRMSE of 0.034, 0.050, and 0.050–0.054 m3/m3 over the test sites in China, Spain and Canada, respectively. Thus, the CCI combined soil moisture product is suggested to drive the climatic and hydrological studies.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».