Analizando la precisión de los DEM derivados de satélites utilizando LiDAR terrestre de alta resolución
Autores: Mohamed, Aya Hamed; Keskes, Mohamed Islam; Nita, Mihai Daniel
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Analizando la precisión de los DEM derivados de satélites utilizando LiDAR terrestre de alta resolución
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Estimación
Modelos Digitales de Elevación
Datos satelitales
Precisión
Fiabilidad
Modelado hidrológico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La estimación precisa de los Modelos de Elevación Digital (DEM) derivados de datos satelitales es crítica para numerosas aplicaciones ambientales. Este estudio evalúa la precisión y fiabilidad de dos modelos de elevación derivados de satélites, el ALOS World 3D y los DEM de SRTM, específicamente para su aplicación en modelado hidrológico. Un análisis comparativo con mediciones de Escaneo Láser Terrestre (TLS) evaluó el acuerdo entre estos conjuntos de datos. Se utilizaron modelos de regresión lineal múltiple para evaluar las relaciones entre los conjuntos de datos y proporcionar información detallada sobre su precisión y sesgos. Los resultados indican correlaciones significativas entre los DEM satelitales y las mediciones de TLS, con valores de R-cuadrado ajustado de 0.8478 para ALOS y 0.955 para el SRTM. Para cuantificar la diferencia promedio, se calcularon los valores de error cuadrático medio (RMSE) como 10.43 m para ALOS y 5.65 m para el SRTM. Además, se realizaron análisis de pendiente y aspecto para resaltar las características del terreno a través de los DEM. El análisis de pendiente mostró una correlación negativa estadísticamente significativa entre las pendientes de SRTM y TLS (R2 = 0.16, p < 4.47 x 10-10), indicando una relación débil, mientras que no se observó una correlación significativa entre las pendientes de ALOS y TLS. El análisis de aspecto mostró correlaciones positivas significativas tanto para ALOS como para el SRTM con el aspecto de TLS, capturando el 30.21% de la varianza. Estos hallazgos demuestran la precisión de los modelos de elevación derivados de satélites en la representación de características del terreno en relación con datos terrestres de alta resolución.
Descripción
La estimación precisa de los Modelos de Elevación Digital (DEM) derivados de datos satelitales es crítica para numerosas aplicaciones ambientales. Este estudio evalúa la precisión y fiabilidad de dos modelos de elevación derivados de satélites, el ALOS World 3D y los DEM de SRTM, específicamente para su aplicación en modelado hidrológico. Un análisis comparativo con mediciones de Escaneo Láser Terrestre (TLS) evaluó el acuerdo entre estos conjuntos de datos. Se utilizaron modelos de regresión lineal múltiple para evaluar las relaciones entre los conjuntos de datos y proporcionar información detallada sobre su precisión y sesgos. Los resultados indican correlaciones significativas entre los DEM satelitales y las mediciones de TLS, con valores de R-cuadrado ajustado de 0.8478 para ALOS y 0.955 para el SRTM. Para cuantificar la diferencia promedio, se calcularon los valores de error cuadrático medio (RMSE) como 10.43 m para ALOS y 5.65 m para el SRTM. Además, se realizaron análisis de pendiente y aspecto para resaltar las características del terreno a través de los DEM. El análisis de pendiente mostró una correlación negativa estadísticamente significativa entre las pendientes de SRTM y TLS (R2 = 0.16, p < 4.47 x 10-10), indicando una relación débil, mientras que no se observó una correlación significativa entre las pendientes de ALOS y TLS. El análisis de aspecto mostró correlaciones positivas significativas tanto para ALOS como para el SRTM con el aspecto de TLS, capturando el 30.21% de la varianza. Estos hallazgos demuestran la precisión de los modelos de elevación derivados de satélites en la representación de características del terreno en relación con datos terrestres de alta resolución.