New opportunities for low-cost LiDAR-derived snow depth estimates from a consumer drone-mounted smartphone
Notice bibliographique
Résumé
Snow has significant impacts on springtime flooding, water resource management practices and the regional water-energy budget. In situ observations are considered some of the highest quality measurements of snow depth available, and are useful constraints for numerical weather prediction models and reanalysis system estimates of snow water equivalent. The application of laser altimetry (LiDAR-Light Detection and Ranging) for measuring snow depth has proven an effective method for quickly observing large areas, however this technique is expensive to perform due to the high cost of the necessary equipment coupled with required operator training. In this work, we examine the capabilities of the iPhone 12 Pro LiDAR (iLiDAR) when attached to a consumer-grade DJI Phantom 4 quadcopter in estimating snow depth at three study sites in southern Ontario, Canada. Initial comparisons between drone iLiDAR depth estimates and collocated snow ruler measurements demonstrate good agreement, with a root-mean-square error of 3 cm and absolute mean error of 2.5 cm. The intersection of these two technologies defines a novel, low-cost alternative to traditional LiDAR-based snow depth measurement systems, while maintaining a high level of observational accuracy and precision.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».