Comparison of different downscaling schemes for obtaining regional high-resolution soil moisture data
Notice bibliographique
Résumé
• Two Soil Moisture (SM) downscaling schemes are compared over the Qinghai-Tibet Plateau (QTP). • Passive microwave brightness Temperature (TB) is downscaled to high resolution using machine learning methods. • High-resolution SM is retrieved from downscaled TB based on the radiative transfer model (RTM). • The “downscaling-then-retrieving” approach outperforms the “retrieving-then-downscaling” method over 70 % of the QTP. Obtaining regional fine-scale daily Soil Moisture (SM) data is crucial for better understanding carbon and water cycles. Currently, downscaling from passive microwave SM products has become the most commonly utilized approach for generating regional high-resolution SM data, while retrieving SM based on disaggregated brightness Temperature (TB) data gains litter attention. Besides, the relative potentials of these two downscaling approaches remains largely unknown. Therefore, this study comprehensively compared the relatively performances of the two downscaling schemes namely the “retrieving-then-downscaling” and “downscaling-then-retrieving” over the Qinghai-Tibet Plateau (QTP). Evaluation results showed that retrieving SM using disaggregated TB significantly outperformed the popular passive microwave SM downscaling method. The averaged R and ubRMSE metrics for downscale-first based SM were 0.62/0.74 and 0.051/0.038 m 3 /m 3 at station/network scales, and were 0.58/0.70 and 0.056/0.041 m 3 /m 3 for the retrieval-first based SM, respectively. Spatially, the downscale-first based SM had lower uncertainty than the retrieval-first based SM over nearly 70 % areas of the QTP. However, due to the strong vegetation scattering effect, it showed two times larger uncertainty than the retrieval-first based SM over densely vegetated regions in the east and southeast. In addition, satisfactory TB downscaling performance could be achieved by leveraging machine learning algorithms and multiple covariables, but need to further reduce additional errors. The superiority of “downscaling-then-retrieving” scheme was independent of models selected for downscaling. In conclusion, this study demonstrates the great potential of “downscaling-then-retrieving” method and provides a new insight for generating regional SM data at fine scale.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».