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Enregistrement W4322208849 · doi:10.5194/egusphere-egu23-15182

Improved hydrologic conditioning of the TanDEM-X dataset for HydroSHEDS v2

2023· preprint· en· W4322208849 sur OpenAlexaffabout
Leena Warmedinger, Martin Nicola Huber, Carolin Walper, Mira Anand, Bernhard Lehner, Michele Thieme, Achim Roth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShuttle Radar Topography MissionDigital elevation modelElevation (ballistics)Remote sensingHydrographyComputer scienceEnvironmental scienceHydrology (agriculture)GeologyCartographyGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HydroSHEDS is a well-established database containing global hydrographic information. Although being widely used, the SRTM-based version 1 of HydroSHEDS has important limitations, in particular in areas above 60° N latitude. The coverage of this region is of low quality because no underpinning SRTM elevation data were available. As most hydrological models require topographic information and hydrographic data in terms of stream networks or catchment boundaries, the increased availability of accurate remote sensing data promotes the development of a second and refined version of the HydroSHEDS database. For this reason, HydroSHEDS v2 is currently created in collaboration between the German Aerospace Center (DLR), McGill University, Confluvio Consulting and the World Wildlife Fund. Foundation of HydroSHEDS v2 is the digital elevation model (DEM) of the TanDEM-X mission (TerraSAR-X add-on for Digital Elevation Measurement). This 0.4 arc-second resolution DEM with global coverage of land surfaces was created in partnership between DLR and Airbus Defence and Space. Enhanced pre-processing techniques are applied to preserve details of the high-resolution DEM in its hydrologically conditioned version. These pre-processing steps include an infill of invalid and unreliable elevation values, an automatic coastline delineation refined with manual corrections, an AI-based water detection algorithm, and a modification of elevation data in urban and vegetated areas for improved evaluation of the flow of water. Additionally, experiences and preliminary results from processing the water body mask at global scale are outlined. The hydrologically pre-conditioned DEM and the water body mask derived from the TanDEM-X dataset are in the subsequent steps further processed with refined hydrological optimization and correction algorithms to derive flow direction and flow accumulation maps. These gridded datasets are the core products of HydroSHEDS v2 and will be complemented with secondary information on river networks, lake shorelines, catchment boundaries, and their hydro-environmental attributes in vector format. The main release of HydroSHEDS v2 is scheduled for 2023 under a free license.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,010

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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