Adaptation of the SNOWMAP algorithm for snow mapping over eastern Canada using Landsat-TM imagery
Notice bibliographique
Résumé
The snow mapping algorithm SNOWMAP was adapted to Landsat-TM data and to the context of eastern Canada. Six Landsat-5 TM scenes were used. It was found that the original version of SNOWMAP greatly underestimates snow cover extent. The modification made to the original algorithm, by cancelling the minimum threshold of 0.1 on the NDVI value, allows gaps to be filled in. In addition, a spatial correction procedure applied to the modified SNOWMAP algorithm results improves snow detection under coniferous forests. Based on a limited data set of ground-based observations (only 40 sites were available), the modified SNOWMAP seems to perform better in snow detection than the original version of the algorithm. An application case is presented in order to demonstrate the relevance of the modified SNOWMAP results as a high spatial-resolution reference for the validation of historical snow maps derived from medium spatial-resolution satellite data. Citation Chokmani, K., Dever, K., Bernier, M., Gauthier, Y. & Paquet, L.-M. (2010) Adaptation of the SNOWMAP algorithm for snow mapping over eastern Canada using Landsat-TM imagery. Hydrol. Sci. J. 55(4), 649–660.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».