DEM Elevation Uncertainty due to Sentinel-2 Water Mask Resolution
Notice bibliographique
Résumé
Description This repository contains the datasets and intermediate products used to quantify the vertical uncertainty introduced by the 10 m spatial resolution of the Sentinel-2 water mask in the DEM-based estimation of water surface elevation (WSE). Because the indirect WSE validation relies on NDWI-derived water masks, the finite 10 m pixel size of Sentinel-2 can shift the detected shoreline position horizontally, especially in steep, confined valleys. To evaluate how such shifts could affect DEM-derived elevations, we quantified the vertical sensitivity of the DEM to a hypothetical ±10 m displacement of the water mask. A 1 m-resolution cross-valley slope raster (in percent) was generated from the DEM. For each date, the Sentinel-2 NDWI water mask was converted to vector format, and the shoreline polygon boundaries were extracted and sampled as points. At each shoreline point, the local slope value was extracted from the slope raster. Vertical sensitivity was then computed as: Δz = slope % / 10 which represents the change in elevation (in meters) associated with a 10 m horizontal shift, equivalent to one Sentinel-2 pixel. The resulting Δz values describe the point-wise DEM elevation uncertainty attributable exclusively to the spatial resolution of the Sentinel-2 water mask. Summary statistics (minimum, maximum, mean, median, and standard deviation) were computed for each date to characterize uncertainty along the study reach. Contents 1. Excel files (one per date) Contain point shoreline samples with the following fields: `raste_val` : Local slope at shoreline (percent) `delta_z` : Estimated vertical sensitivity (slope% / 10) Files included: `Slope_values_delaz_2024-07-11.xlsx` `Slope_values_delaz_2024-08-12.xlsx` `Slope_values_delaz_2024-09-09.xlsx` 2. Raster file Slope raster (percent) derived from the 1 m LiDAR DEM, accessed via LiDAR Download Portal 3. Vector files Shoreline points shapefile, including extracted slope and Δz values for each date NDWI-derived water mask raster used to delineate shoreline boundaries Purpose These datasets support the uncertainty analysis presented in the manuscript and allow reproducibility of the DEM-based WSE sensitivity assessment relative to Sentinel-2 water-mask resolution.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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) | 0,015 | 0,009 |
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 ».