Validation of swot water surface elevations in estuaries and deltas
Notice bibliographique
Résumé
The Surface Water and Ocean Topography (SWOT) mission launched in December 2022 and collected data every 1-day during the calibration/validation orbit from May-July of 2023 before switching to the science orbit for global data collection. While SWOT is designed to capture ocean and inland water processes, data application and processing in the coastal zone is less straightforward due to the complex interactions between tides, riverine inputs, and landscape features such as mudflats, vegetation, and topography. At the intersection of ocean and land, where SWOT HR and LR modes overlap, the coastal environment provides a unique opportunity to study the impact of onboard and ground processing and corrections on product accuracy and applicability in different ecosystems. We aim to evaluate the performance of SWOT HR L2 and LR L2/L3 products in measuring water surface elevations in wide open-water areas vs small tidal channels and water surface slopes in steep vs. shallow slopes. We are also exploring the use of SWOT in identifying tidal mud flats and estimating shallow water bathymetry during low-tide. The evaluation is conducted across four coastal sites: the St. Lawrence Estuary (Canada), the Komo Estuary (Gabon), the Mackenzie Delta (Canada), and the Birdfoot Delta (United States). The first two sites are within the SWOT Cal/Val 1-day repeat orbit, providing 3 months of daily acquisitions. Networks of in situ water level gauges are available at each site and are used to evaluate SWOT performance. In the St. Lawrence Estuary, among the 4 in-situ instruments within the LR swath, root mean square errors (RMSE) for L2 and L3 SSH products range from 8 to 20cm, with significant improvements in the L3 products. We’re expecting improved coverage of LR products over the estuary in SWOT Version D, increasing the number of in-situ instruments for comparison. Among the 24 in-situ instruments within the HR swath, RMSEs for the L2 Raster 100m products range from <1cm to 12cm. In the Komo Estuary, in-situ instruments at the mouth of the estuary showed a RMSE of 16cm compared with SWOT LR data. However, instruments in a small tidal channel showed a RMSE of 1m compared with SWOT HR data. To extract high quality data, we transitioned to using PIXC data products and applied additional filtering to remove layover effect from vegetation and improve site-specific classifications of land, open water, and inundated vegetation. We continue to investigate additional post-processing steps, including spatial segmentation to better capture shape and geomorphology of complex coastlines. Given these results, we are optimistic about the use of SWOT to study coastal hydrodynamics, especially in regions where in situ gauges are not available.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».