RivWidthCloud: An Automated Google Earth Engine Algorithm for River Width Extraction From Remotely Sensed Imagery
Notice bibliographique
Résumé
The wetted width of a river is one of the most important hydraulic parameters that can be readily measured using remote sensing. Remotely sensed river widths are used to estimate key attributes of river systems, including changes in their surface area, channel storage, and discharge. Although several published algorithms automate river network and width extraction from remote sensing images, they are limited by only being able to run on local computers and do not automatically manage cloudy images as input. Here we present RivWidthCloud, a river width software package developed on the Google Earth Engine cloud computing platform. RivWidthCloud automatically extracts river centerline and widths from optical satellite images with the ability to flag observations that are obstructed by features like clouds, cloud shadows, and snow based on existing quality band classification. Because RivWidthCloud is built on a popular cloud computing platform, it allows users to easily apply the algorithm to the platform's vast archive of remote sensing images, thereby reducing the users' overhead for computing hardware and data storage. By comparing RivWidthCloud-derived widths from Landsat images to in situ widths from the U.S. and Canada, we show that RivWidthCloud can estimate widths with high accuracy (root mean square error: 99 m; mean absolute error: 43 m; mean bias: -21 m). By making RivWidthCloud publicly available, we anticipate that it will be used to address both river science questions and operational applications of water resource management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».