SWOT lake processing and products
Notice bibliographique
Résumé
The Surface Water and Ocean Topography (SWOT) satellite, launched on December 16th 2022, is a CNES and NASA joint project, in collaboration with the Canadian Space Agency (CSA) and the United Kingdom Space Agency (UKSA). SWOT represents a major breakthrough in space altimetry by using a new technical concept based on interferometric synthetic aperture radar (InSAR): in comparison with conventional altimetry, which provides point data along profiles at resolutions of tens or hundreds of kilometres, wide-swath altimetry provides a two-dimensional image with a horizontal resolution of the order of tens or hundreds of meters. Therefore, this mission will significantly improve both offshore and coastal ocean observation, while enabling global measurement also of the water levels (and their variations over time and space) of rivers, lakes and flood zones, with a repeat period of 21 days.Over land, SWOT is planned to survey lakes with a surface area larger than 250 m by 250 m (objective: 100 m by 100 m). To do so, three main products are available to the user community. The pixel cloud (L2_HR_PIXC) product provides longitude, latitude, height, corrections and uncertainties for pixels classified as water and pixels in a buffer zone around these water bodies, as well as in systematically included areas (defined by an a priori water occurrence mask). The product specific to lakes (L2_HR_LakeSP) is computed from the pixel cloud for each water feature observed by SWOT and not assigned to a regular river. It consists of polygon shapefiles, delineating the lake boundary and providing the area and average height of each observed lake. A Prior Lake Database (PLD) allows to link the SWOT observations to known lakes and help monitoring them over time. The L2_HR_LakeAvg product aggregates L2_HR_LakeSP data over a 21-day cycle.The validation of L2_HR_LakeSP water surface elevations is mainly based on existing gauge networks. It is a challenge to obtain reference height data that have an absolute accuracy well below what is required for the SWOT lake products we are validating (10 cm 1-sigma at the lake level). The validation of water surface areas relies on reference water masks obtained mainly from (Very-) High-Resolution optical or radar satellite images (Pléiades, Sentinel-2, Sentinel-1, RCM…), pre-processed so that comparisons can be made at the lake scale.This presentation will first outline the lake processing and the Prior Lake Database. Then examples of products, preliminary accuracy assessments and associated Cal/Val activities will be presented.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».