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Accès ouvert déclaré 2026 article

DEMands of Precision: How DEM Resolution Shapes Various Flood Applications

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Digital elevation models (DEM) form the backbone of flood related studies. Proper selection of the DEM product is critical to obtain reliable estimates. Most studies aimed at understanding DEM resolution impacts focus on geometric comparisons. A comprehensive structural and functional assessment framework for DEM comparisons is developed here. The structural differences in DEM are used to understand how DEM products produce differing estimates of flooding susceptibility, rainfall-runoff partitioning, sediment flux estimates and impacts of pluvial flooding. While there is no single DEM resolution that is superior, the results indicate that the ASTER-based 30m DEM is generally the least reliable. The widely available 10m 3DEP DEM is well suited for rainfall-runoff partitioning and flood risk and susceptibility mapping applications. Resampling this DEM to 15m resolution yields similar results and can be used in large domain applications. LiDAR based high-resolution DEMs (1m or less resolution) are best suited for pluvial flood delineations and stormwater management. Even 10m DEM is noted to yield inconsistent results. The 30m ASTER-based DEM yields the most conservative estimate of sediment fluxes due to overprediction of slope and altered watershed shape. The high resolution DEM is therefore recommended for this application as well.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
DEMands of Precision: How DEM Resolution Shapes Various Flood Applications
Date Crossref
02/09/2026
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

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Sujets associés

Computational Physics and Python ApplicationsFlood Risk Assessment and ManagementHydrology and Watershed Management Studies

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