Global Evaluation of SMAP/Sentinel-1 Soil Moisture Products
Notice bibliographique
Résumé
SMAP/Sentinel-1 soil moisture is the latest SMAP (Soil Moisture Active Passive) product derived from synergistic utilization of the radiometry observations of SMAP and radar backscattering data of Sentinel-1. This product is the first and only global soil moisture (SM) map at 1 km and 3 km spatial resolutions. In this paper, we evaluated the SMAP/Sentinel-1 SM product from different viewpoints to better understand its quality, advantages, and likely limitations. A comparative analysis of this product and in situ measurements, for the time period March 2015 to January 2022, from 35 dense and sparse SM networks and 561 stations distributed around the world was carried out. We examined the effects of land cover, vegetation fraction, water bodies, urban areas, soil characteristics, and seasonal climatic conditions on the performance of active–passive SMAP/Sentinel-1 in estimating the SM. We also compared the performance metrics of enhanced SMAP (9 km) and SMAP/Sentinel-1 products (3 km) to analyze the effects of the active–passive disaggregation algorithm on various features of the SMAP SM maps. Results showed satisfactory agreement between SMAP/Sentinel-1 and in situ SM measurements for most sites (r values between 0.19 and 0.95 and ub-RMSE between 0.03 and 0.17), especially for dense sites without representativeness errors. Thanks to the vegetation effect correction applied in the active–passive algorithm, the SMAP/Sentinel-1 product had the highest correlation with the reference data in grasslands and croplands. Results also showed that the accuracy of the SMAP/Sentinel-1 SM product in different networks is independent of the presence of water bodies, urban areas, and soil types.
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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 | 0,001 | 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 ».