A systematic evaluation of multi-resolution ICESat-2 ATL08 terrain and canopy heights in boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
The launch of NASA's Ice, Cloud, And Elevation Satellite-2 (ICESat-2) in September 2018 provides the scientific community an opportunity to observe high-resolution and three-dimensional surface elevations with global coverage. ICESat-2's Land and Vegetation Height (ATL08) data product focuses on the along-track terrain and canopy heights observations at a 100 m × 11 m spatial resolution. This work expands on past ATL08 validation studies to assess a higher spatial resolution (30 m × 11 m) version of ATL08's height product. This new dataset enables higher resolution mapping and fusion with Landsat data, but has not previously been validated across large geographic extents. In this paper, we examine the accuracy of multi-resolution ICESat-2 ATL08 across North America boreal forests using Land, Vegetation, and Ice Sensor (LVIS), an airborne laser ranging system as reference datasets. Overall, strong agreements of terrain elevation and canopy height were found between ATL08 and LVIS at both 100 m × 11 m (RMSEterrain = 2.35 m; biasterrain = −0.17 m; RMSEcanopy = 4.17 m; biascanopy = 0.08 m) and 30 m × 11 m (RMSEterrain = 3.19 m; biasterrain = 0.49; RMSEcanopy = 4.75 m; biascanopy = 0.88 m) spatial resolutions. We found the accuracy of high-resolution terrain and canopy height measurements were constrained by sensor and external conditions during the time of data acquisition with lower uncertainties observed from samples along high-intensity ground tracks and with low topography/slope variabilities. Through this work, we provide insight into the use of multi-resolution ICESat-2 ATL08 for terrain and canopy heights characterization in northern forests. The results found in our study serve as a benchmark for end users to select high-quality ATL08 for a variety of scientific applications.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».