[論文レビュー] Novel approach for ranking DEMs: Copernicus DEM improves one arc second open global topography

Conrad Bielski, Carlos M. López-Vázquez+10 more|arXiv (Cornell University)|Feb 16, 2023

Remote Sensing and LiDAR Applications被引用数 11

ひとこと要約

本論文は、ランダム化完全ブロック設計（RCBD）を用いたDEM間比較フレームワークを導入し、6つの1"グローバルDEMを多様なサイトでランク付けし、CopDEM 1"（および FABDEM）を全体的に最良と見なす。

ABSTRACT

We present a practical approach to inter-compare a range of candidate digital elevation models (DEMs) based on pre-defined criteria and statistically sound ranking approach. The presented approach integrates the randomized complete block design (RCBD) into a novel framework for DEMs comparison. The method presented provides a flexible, statistically sound and customizable tool for evaluating the quality of any raster - in this case a DEM - by means of a ranking approach, which takes into account a confidence level, and can use both quantitative and qualitative criteria. The users can design their own criteria for the quality evaluation in relation to their specific needs. The application of the RCBD method to rank six 1" global DEMs, considering a wide set of study sites, covering different morphological and landcover settings, highlights the potentialities of the approach. We used a suite of criteria relating to the differences in the elevation, slope, and roughness distributions compared to reference DEMs aggregated from 1-5 m lidar-derived DEMs. Results confirmed significant superiority of CopDEM 1" and its derivative FABDEM as the overall best 1" global DEMs. They are slightly better than ALOS, and clearly outperform NASADEM and SRTM, which are in turn much better than ASTER.

研究の動機と目的

• 柔軟で統計的に妥当なツールを提供し、事前定義された基準を用いて DEMs を間接比較する。
• RCBD を組み込み、信頼度指標とともに DEM をランク付けする。
• 多様な形状と land cover を有する 24 のテスト領域で、6 つのグローバル 1" DEM を評価する。
• 標高、勾配、粗さの指標を用いて DEM の差異を定量化し、堅牢な統計量を導出する。
• ユーザー定義の基準と地表タイプ別分析を可能にし、特定用途への DEM 選択を調整する。

提案手法

• タイルごとの統計と、 predefined な許容範囲による結びつきを可能にする意見テーブルを含む GIS/DEMIX データベースを構築する。
• 高解像度参照 DEM に対して、標高、勾配、粗さのピクセル単位の差分（ELVD、SLPD、RUFD）を計算する。
• 差分分布から統計量（STD、AVD、RMSE、MAE、LE90）を導出し、非負でランク可能な指標を形成する。
• RCBD フレームワークを適用し、タイルと基準に渡って統計的支援を伴い「低い方が良い」というランキングを生成する。
• 参照 DEM をグローバル DEM のグリッドとデータムに合わせる一方、慎重な集約とデータムシフトを通じて高忠実性を維持する。
• ランキング、グラフ、信頼性評価を再現するための Jupyter notebook ワークフローを提供する。

Figure 1: A) Location of the 24 test areas made up of 236 DEMIX tiles. B) Distribution of DEMIX tiles over Las Palmas Island. The names of the test areas shown on the map A: 01 – Norway [9 tiles], 02 – Oxford [4], 03 – Caen [6], 04 – Valonne [9], 05 – Vanoise [4], 06 – Trentino [1], 74 – Pyrenees [2

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多基準でサイトが多様な評価のもと、どのグローバル 1" DEM が最も良いパフォーマンスを示すのか？
• RQ2 CopDEM と FABDEM は他のグローバル DEM（例：ALOS、NASADEM、SRTM、ASTER）と比較して標高、勾配、粗さの基準でどうなるのか？
• RQ3 混合的な定量・定性的基準を持つ RCBD ランキングは統計的に裏付けられた DEM ランキングと信頼度測定を提供できるのか？
• RQ4 土地被覆と勾配クラスは、タイルと基準ごとに DEM の性能にどのように影響するのか？

主な発見

• CopDEM 1" およびその派生物 FABDEM は全体として最良の 1" グローバル DEM である。
• ALOS よりもわずかに優れており、NASADEM および SRTM をはっきりと上回り、さらに ASTER よりも大幅に劣っていない。
• RCBD に基づくランキングは、多様な地形と土地被覆設定に渡る性能差を示す。
• CopDEM と FABDEM は、他の候補と比較して標高、勾配、粗さの複数の指標で優れた性能を示す。
• フレームワークはタイルごと、土地タイプ別のフィルタリングをサポートし、同定の際にユーザー定義の許容範囲を組み込んで結びを決定できる。
• このアプローチは、透明で統計的に根拠のある公開グローバル地形データの DEM 間比較フレームワークの価値を示す。

Figure 2: Tile classifications for the 24 test areas in our sample, for one landcover classification and three geomorphometric landform classifications. Areas are arranged from north to south. Legend for colors is available in Supplementary Figure 1.