Monitoring reservoir water elevation changes using Jason-2/3 altimetry satellite missions: exploring the capabilities of JASTER (Jason-2/3 Altimetry Stand-Alone Tool for Enhanced Research)
Notice bibliographique
Résumé
In the absence of in-situ data, satellite radar altimetry, critical for studies requiring water elevation data, faces challenges in outlier removal over reservoirs, influenced by surrounding land. We present JASTER (Jason Altimetry Stand-Alone Tool for Enhanced Research), an open-source, fully automated tool processing Jason-2/3 altimetry data for water elevation time series generation over a user-defined inland water body. JASTER uses two outlier removal approaches. The first method employs interquartile range (IQR)-based filtering and K-means clustering. The second method incorporates water occurrence (WO) and Digital Elevation Model (DEM)-derived elevation thresholds. The Hampel filter embedded in JASTER further removes non-physical peaks in the time series caused by signal noise. We validated JASTER’s capabilities using 44 Jason altimeter crossings over 37 water bodies in the US and Canada. We assessed the significance of applying water occurrence and elevation thresholds, and investigated how the Hampel filter parameters and satellite crossing lengths affect accuracy. In all case studies, the Hampel filter significantly increased the consistency between JASTER-derived water elevations and in-situ data. Moreover, the DEM + WO-based method outperformed the IQR-based outlier removal approach in some cases where the greater number of altimeter footprints belonged to land instead of water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».