A large-scale estimation method for beach slopes using ICESat-2 altimeter: A case study of New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Beach slope is critical for monitoring coastline erosion and assessing coastal vulnerability. However, accurately estimating beach slopes at large scales remains a great challenge due to the dynamic nature of tidal exposure, the limited availability of in-situ topographic data, and the coarse resolution or coverage gaps of traditional DEM products. This study proposed a novel method driven by the Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2 (ICESat-2) ATL03 product for estimating coastal slopes of sandy beaches by considering ICESat-2 photon characteristics and beach morphology. First, we corrected the ICESat-2 photons along satellite trajectories to the direction perpendicular to the coastline, and then preliminarily eliminated sea surface photons. Second, we combined the adaptive threshold OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) algorithm and the moving window filter to accurately extract sandy beach photons. Third, horizontal ranges of sandy beaches were determined by the quadratic polynomial model, and coastal slopes were estimated using a linear regression model. The proposed large-scale method for deriving beach slopes relies primarily on ICESat-2 photon counting light detection and ranging (LiDAR) data and auxiliary vector data, which does not require in-situ measurements. We applied this method to calculate coastal slopes for 212 sandy beaches with 1,297 profiles in New Zealand and conducted a validation using 1 m high-accuracy airborne Digital Elevation Model (DEM) data. Our results indicate that the inverted beach slopes from our method exhibit a high accuracy (root mean square error ( RMSE ) = 0.06, determination coefficient ( R 2 ) = 0.76). In the future, this method has a large potential for global applications using ICESat-2 data, serving as a valuable tool for estimating coastal slopes for sandy beaches worldwide.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».