[논문 리뷰] Novel approach for ranking DEMs: Copernicus DEM improves one arc second open global topography

Conrad Bielski, Carlos M. López-Vázquez외 10명|arXiv (Cornell University)|2023. 02. 16.

Remote Sensing and LiDAR Applications인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 RCBD(Randomized Complete Block Design)을 활용한 DEM 간 상호 비교 프레임워크를 도입하여 서로 다른 사이트에서 여섯 개의 1" 글로벌 DEM을 순위화하고, CopDEM 1"와 FABDEM이 전체적으로 최우수로 선정되었다.

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.

연구 동기 및 목표

• 사전에 정의된 기준을 사용하여 디지털 고도 모델(DEMs)을 상호 비교하기 위한 융통성 있고 통계적으로 타당한 도구를 제공한다.
• RCBD(Randomized Complete Block Design)를 통합하여 신뢰도 지표를 포함한 DEM 순위를 산출한다.
• 다양한 형태와 토지 피복을 가진 24개의 시험 영역에 걸쳐 여섯 개의 글로벌 1" DEM을 평가한다.
• 고도, 경사 및 거칠기 지표를 사용하여 DEM 차이를 정량화하고 견고한 통계치를 도출한다.
• 사용자 정의 기준 및 토지 유형별 분석을 가능하게 하여 특정 응용 분야에 맞춘 DEM 선택을 조정한다.

제안 방법

• 사전 정의된 허용 오차를 통해 동점을 가능하게 하는 의견 테이블과 함께 타일별 통계를 집계하는 GIS/DEMIX 데이터베이스를 구축한다.
• 고해상도 기준 DEM과의 고도, 경사 및 거칠기 차이를 픽셀 단위로 계산한다(ELVD, SLPD, RUFD).
• 차이 분포로부터 통계치를 도출하여 음이 아닌 순위 가능한 지표(STD, AVD, RMSE, MAE, LE90)를 형성한다.
• 타일과 기준에 걸쳐 통계적 지지를 갖춘 (낮을수록 좋은) 순위를 생성하기 위해 RCBD 프레임워크를 적용한다.
• 참조 DEM을 글로벌 DEM의 격자 및 표준좌표계에 맞추되, 신중한 집계와 기준 좌표 변환으로 높은 정확성을 유지한다.
• 랭킹, 그래프, 신뢰도 평가를 재현할 수 있는 Jupyter 노트북 워크플로를 제공한다.

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

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 기준의 현장 다양성 평가에서 어떤 글로벌 1" DEM이 최적의 성능을 보이는가?
• RQ2 고도, 경사 및 거칠기 기준에서 CopDEM과 FABDEM이 다른 글로벌 DEM들(ALOS, NASADEM, SRTM, ASTER)과 어떻게 비교되는가?
• RQ3 혼합된 정량적 및 정성적 기준으로 RCBD 순위가 통계적으로 신뢰 가능한 DEM 순위와 신뢰도 지표를 제공할 수 있는가?
• RQ4 토지 피복 및 경사 계급이 타일 및 기준에 걸친 DEM 성능에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• CopDEM 1"와 그 파생물 FABDEM이 전반적으로 최우수 1" 글로벌 DEM이다.
• 그들은 ALOS보다 약간 우수하고 NASADEM과 SRTM을 현저히 능가하며, 이는 다시 ASTER보다 훨씬 우수하다.
• RCBD 기반 순위는 다양한 지형과 토지 피복 환경에서의 성능 차이를 보여준다.
• CopDEM과 FABDEM은 고도, 경사, 거칠기 등 다수 지표에서 다른 후보들에 비해 우수한 성능을 보인다.
• 이 프레임워크는 타일별, 토지 유형별 필터링을 지원하고 동점 판단을 위한 사용자 정의 허용 오차를 도입할 수 있다.
• 이 방법은 개방형 글로벌 지형도에 대해 투명하고 통계적으로 근거가 있는 DEM 인터-비교 프레임워크의 가치를 보여준다.

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.