An Accuracy Assessment of Snow Depth Measurements in Agro-Forested Environments by UAV Lidar
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the performance of UAV lidar system in measuring high-resolution snow depths in agro-forested landscapes in southern Québec, Canada. We used manmade, mobile ground control points in summer and winter surveys to assess the absolute vertical accuracy of the point cloud. Relative accuracy was determined by a repeat flight over one survey block. Estimated absolute and relative errors were within the expected accuracy of the lidar (~5 and ~7 cm, respectively). The validation of lidar-derived snow depths with ground-based measurements showed a good agreement, however with higher uncertainties observed in forested areas compared with open areas. A strip alignment procedure was used to attempt the correction of misalignment between overlapping flight strips. However, the significant improvement of inter-strip relative accuracy brought by this technique was at the cost of the absolute accuracy of the entire point cloud. This phenomenon was further confirmed by the degraded performance of the strip-aligned snow depths compared with ground-based measurements. This study shows that boresight calibrated point clouds without strip alignment are deemed to be adequate to provide centimeter-level accurate snow depth maps with UAV lidar. Moreover, this study provides some of the earliest snow depth mapping results in agro-forested landscapes based on UAV lidar.
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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) | 0,000 | 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 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 ».