Snowpack Estimation in Key Mountainous Water Basins from Openly-Available, Multimodal Data Sources

要約

水資源管理者が地域や世界の経済、野生生物、公共政策に影響を与える決定を行うためには、主要な山岳地帯の積雪量を正確に推定することが重要である。現在、この推定にはLiDARを搭載した飛行機の複数回の飛行や現場での測定が必要ですが、どちらも高価で、まばらで、アクセス可能な地域に偏っています。この論文では、一般に公開されている複数の衛星および気象データソースからの空間的・時間的情報を融合することで、主要な山岳地帯の積雪量を推定できることを実証する。このマルチソースモデルは、単一ソースの推定値よりも5.0インチ（RMSE）上回り、また、疎な現場計測値よりも1.2インチ（RMSE）上回る性能を発揮します。

要約(オリジナル)

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.

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arxiv.jp, DeepL