Vertical accuracy assessment of freely available global DEMs (FABDEM, Copernicus DEM, NASADEM, AW3D30 and SRTM) in flood-prone environments

航天飞机雷达地形任务 数字高程模型 哥白尼 遥感 地形 大洪水 地理定位 激光雷达 地理 植被(病理学) 土地覆盖 地质学 仰角(弹道) 地图学 土地利用 计算机科学 数学 物理 考古 天文 医学 土木工程 病理 几何学 万维网 工程类
作者
Michael E. Meadows,Simon Jones,Karin Reinke
出处
期刊:International Journal of Digital Earth [Taylor & Francis]
卷期号:17 (1) 被引量:13
标识
DOI:10.1080/17538947.2024.2308734
摘要

Flood models rely on accurate topographic data representing the bare earth ground surface. In many parts of the world, the only topographic data available are the free, satellite-derived global Digital Elevation Models (DEMs). However, these have well-known inaccuracies due to limitations of the sensors used to generate them (such as a failure to fully penetrate vegetation canopies and buildings). We assess five contemporary, 1 arc-second (≈30 m) DEMs -- FABDEM, Copernicus DEM, NASADEM, AW3D30 and SRTM -- using a diverse reference dataset comprised of 65 airborne-LiDAR surveys, selected to represent biophysical variations in flood-prone areas globally. While vertical accuracy is nuanced, contingent on the specific metrics used and the biophysical character of the site being assessed, we found that the recently-released FABDEM consistently ranked first, improving on the second-place Copernicus DEM by reducing large positive errors associated with forests and buildings. Our results suggest that land cover is the main factor explaining vertical errors (especially forests), steep slopes are associated with wider error spreads (although DEMs resampled from higher-resolution products are less sensitive), and variable error dependency on terrain aspect is likely a function of horizontal geolocation errors (especially problematic for AW3D30 and Copernicus DEM).

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
lzq发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
brown完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
2秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
乘云去发布了新的文献求助10
4秒前
koui发布了新的文献求助10
5秒前
桐拾叁完成签到,获得积分10
5秒前
科研通AI2S应助JieyuWen采纳,获得10
6秒前
不三不四完成签到,获得积分10
7秒前
心灵美致远完成签到,获得积分10
8秒前
可莉完成签到 ,获得积分10
9秒前
标致踏歌发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
DZ完成签到,获得积分10
13秒前
勤恳的仙人掌完成签到 ,获得积分10
15秒前
科研通AI6.1应助可可采纳,获得10
15秒前
彭于晏应助桐拾叁采纳,获得10
16秒前
19秒前
20秒前
Iloveyou完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
黄函发布了新的文献求助10
24秒前
Sunnig盈完成签到,获得积分10
24秒前
yao发布了新的文献求助10
28秒前
Zjt完成签到,获得积分10
28秒前
han发布了新的文献求助30
29秒前
30秒前
yulian完成签到,获得积分10
30秒前
tom完成签到,获得积分10
33秒前
HY发布了新的文献求助10
35秒前
35秒前
35秒前
随便起个吧完成签到 ,获得积分10
36秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6353286
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8168273
关于积分的说明 17192186
捐赠科研通 5409372
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2863734
邀请新用户注册赠送积分活动 1841051
关于科研通互助平台的介绍 1689834