Ranking of 10 Global One-Arc-Second DEMs Reveals Limitations in Terrain Morphology Representation
Notice bibliographique
Résumé
At least 10 global digital elevation models (DEMs) at one-arc-second resolution now cover Earth. Comparing derived grids, like slope or curvature, preserves surface spatial relationships, and can be more important than just elevation values. Such comparisons provide more nuanced DEM rankings than just elevation root mean square error (RMSE) for a small number of points. We present three new comparison categories: fraction of unexplained variance (FUV) for grids with continuous floating point values; accuracy metrics for integer code raster classifications; and comparison of stream channel vector networks. We compare six global DEMs that are digital surface models (DSMs), and four edited versions that use machine learning/artificial intelligence techniques to create a bare-earth digital terrain model (DTM) for different elevation ranges: full Earth elevations, under 120 m, under 80 m, and under 10 m. We find edited DTMs improve on elevation values, but because they do not incorporate other metrics in their training they do not improve overall on the source Copernicus DSM. We also rank 17 common geomorphic-derived grids for sensitivity to DEM quality, and document how landscape characteristics, especially slope, affect the results. None of the DEMs perform well in areas with low average slope compared to reference DTMs aggregated from 1 m airborne lidar data. This indicates that accurate work in low-relief areas grappling with global climate change should use airborne lidar or very high resolution image-derived DTMs.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».