TanDEM-X elevation data for mass balance estimation
Notice bibliographique
Résumé
Ongoing global warming leads to dramatic changes in the cryosphere. In view of these rapid changes as well as the large uncertainties regarding forecasts, there is a constantly growing need for reliable and consistent information on the current state and the evolution of the ice sheets, ice caps and glaciers worldwide. In this context, satellite-based remote sensing allows cost-effective data collection even for inaccessible areas. Radar altimetry, gravimetry and laser altimetry have been widely used to detect height and mass changes. However, these systems either offer only point-based measurements or acquire at low spatial resolution. Since 2010, the single-pass SAR (Synthetic Aperture Radar) interferometry mission TanDEM-X provides area-wide information with high spatial resolution of 0.4 arcsec (i.e. about 12 m) at a global scale. The huge amount of globally consistent elevation data could contribute to meet the urgent need for information with high spatial resolution to monitor the dynamics of the cryosphere. However, the data suffers from an elevation bias up to several meters due to signal penetration. The penetration bias mainly depends on snow and ice characteristics as well as on the continuously changing acquisition geometry and underlies inter- and intra-annual variations. In this regard, we quantify the impact of X-band InSAR penetration bias on mass balance estimation based on TanDEM-X digital elevation models (DEM). In detail, a multiple regression model based on interferometric coherence and backscatter intensity is used to correct a time series of TanDEM-X DEMs acquired between 2010 and 2018 over the Devon Ice Cap (Nunavut, Canada), from which changes in elevation and mass are derived. For validation, GPS and laser altimeter measurements are used, which show good agreement between predictions and observations, with mean deviations between 0.01 and 0.20 m. The predictions well reflect the inter- and intra-annual variations, with a mean penetration bias varying between 2.44 and 3.40 m. Regarding mass balance estimation, corrected DEMs yield up to 50% higher mass loss using corrected TanDEM-X DEMs. Our results demonstrate the significant impact of X-band InSAR penetration bias on measurements of elevation change and mass loss and thus, the importance of correcting the TanDEM-X elevation data with respect to cryosphere and climate impact research.
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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 | 0,000 | 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 ».