論文の概要: Snowpack Estimation in Key Mountainous Water Basins from
Openly-Available, Multimodal Data Sources
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04246v1
- Date: Mon, 8 Aug 2022 16:17:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-09 12:45:16.476005
- Title: Snowpack Estimation in Key Mountainous Water Basins from
Openly-Available, Multimodal Data Sources
- Title(参考訳): オープン・マルチモーダルデータを用いた主要山地流域の積雪量の推定
- Authors: Malachy Moran and Kayla Woputz and Derrick Hee and Manuela Girotto and
Paolo D'Odorico and Ritwik Gupta and Daniel Feldman and Puya Vahabi and
Alberto Todeschini and Colorado J Reed
- Abstract要約: 本研究では,複数の衛星・気象データソースからの空間的・時間的情報を融合させることで,重要な山岳地域での積雪量の推定が可能であることを実証した。
マルチソースモデルでは, RMSEが5.0インチ, RMSEが1.2インチ, sparse in situが1.2インチであった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0342540551520503
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurately estimating the snowpack in key mountainous basins is critical for
water resource managers to make decisions that impact local and global
economies, wildlife, and public policy. Currently, this estimation requires
multiple LiDAR-equipped plane flights or in situ measurements, both of which
are expensive, sparse, and biased towards accessible regions. In this paper, we
demonstrate that fusing spatial and temporal information from multiple,
openly-available satellite and weather data sources enables estimation of
snowpack in key mountainous regions. Our multisource model outperforms
single-source estimation by 5.0 inches RMSE, as well as outperforms sparse in
situ measurements by 1.2 inches RMSE.
- Abstract(参考訳): 主要山地流域における積雪量を正確に推定することは、水資源管理者にとって、地域や世界的な経済、野生生物、公共政策に影響を与える決定を行う上で重要である。
現在、この推定には複数のLiDAR搭載の飛行機の飛行、またはin situ測定が必要であり、どちらも高価で、小さく、アクセス可能な領域に偏っている。
本稿では,複数の衛星と気象データソースからの時間的情報と時間的情報を融合することにより,山間地域の主要雪塊を推定できることを実証する。
マルチソースモデルでは, RMSEが5.0インチ, RMSEが1.2インチ, sparse in situが1.2インチであった。
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