Assessing Permafrost Degradation and Land Cover Changes (1986–2009) using Remote Sensing Data over Umiujaq, Sub‐Arctic Québec
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent land cover changes in the Umiujaq region of northern Québec, Canada, have been quantified in order to estimate changes in the extent of discontinuous permafrost that strongly affect the forest‐tundra ecotone. Changes in the areas covered by different vegetation types, thermokarst lakes and degradation of lithalsas have been investigated over an area of 60 km 2 , extending from widespread discontinuous permafrost in the north to areas of scattered permafrost in the south, and from Hudson Bay in the west to the Lac Guillaume‐Delisle graben 10 km further east. We used high‐resolution remote sensing images (QuickBird 2004, GeoEye 2009) and four Landsat scenes (1986, 1990, 2001, 2008) as well as ground‐based data (vegetation, active layer thickness, snow parameters) collected between 2009 and 2011. Two change detection methods applied to estimate the land cover changes between 1986 and 2009 showed an overall increase in vegetation extent between 1986 and 2009, and a 21 per cent increase in tall vegetation (spruce and tall shrubs) between 2004 and 2009 at the expense of low vegetation (lichens, prostrate shrubs, herbaceous vegetation). Thermokarst lakes and lithalsas in ten sub‐areas were mapped manually from satellite imagery. The area covered by water decreased by 24 per cent between 2004 and 2009, often due to vegetation colonising the margins of lakes, and 93 of the observed lakes disappeared completely over that period. The area covered by lithalsas declined by 6 per cent. Our results demonstrate the viability of using high‐resolution satellite imagery to detect changes in the land surface that can serve as indicators of permafrost degradation in the sub‐Arctic. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle