The tree-canopy effect in gravity forward modelling
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY High resolution and accurate digital terrain models (DTMs) are frequently used as input data sets to define the topographic masses in gravity forward modelling, for example, for terrain corrections in the context of regional gravity modelling. However, over vegetated areas such as forests and scrublands, the radar- and image-based digital elevation models (DEMs) may contain a tree bias, and therefore do not represent the bare-ground surface. The presence of vegetation-induced signals in DEMs, denoted here the tree-canopy effect, will introduce errors in the gravity forward modelling. In this study, the role of the tree-canopy effect in gravity forward modelling calculations is numerically investigated. First, spectral forward modelling techniques were applied to analyse a global tree-canopy bias model with a horizontal resolution of 1 km x 1 km and to quantify its effect on global gravity forward modelling results. We demonstrate that tree-canopy signals in the DEM produce a positive bias in the topographic gravitational field over vegetated areas, with values ranging from 0 to ∼2.7 mGal for gravity disturbances. Second, the role of the tree-canopy effect in high-frequency gravity forward modelling is studied using well-known residual terrain modelling (RTM) techniques. As DEM data sets, we used the 3″ SRTM (Shuttle Radar Topography Mission Digital 9 m Elevation Database) V4.1 (containing vegetation biases) and the 3″ MERIT-DEM (Multi-Error-Removed Improved-Terrain Digital elevation model) as a representation of the bare-ground elevations. Using Tasmania and the Amazon rainforest regions as test areas with significant tree-canopy signals we show that the tree-height effect on RTM calculations is of high-frequency nature, with rather small signals which reach in extreme cases amplitudes of ∼1–2 mGal occurring at forest boundaries. Third, using ground gravity observations, validation experiments were performed over the Australian Alps, Tasmania and the Canadian Rocky Mountains. All validation experiments show that the bare-ground elevation model MERIT-DEM performs better than SRTM V4.1 in terms of reduction of the discrepancies between modelled and observed gravity values. As a general conclusion, bare-ground DEM models should be preferred in any gravity forward modelling application to avoid or reduce the tree-canopy effect.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».