Using High Spatio-Temporal Optical Remote Sensing to Monitor Dissolved Organic Carbon in the Arctic River Yenisei
Notice bibliographique
Résumé
In Arctic regions, a major concern is the release of carbon from melting permafrost that could greatly exceed current human carbon emissions. Arctic rivers drain these organic-rich watersheds (Ob, Lena, Yenisei, Mackenzie, Yukon) but field measurements at the outlets of these great Arctic rivers are constrained by limited accessibility of sampling sites. In particular, the highest dissolved organic carbon (DOC) fluxes are observed throughout the ice breakup period that occurs over a short two to three-week period in late May or early June during the snowmelt-generated peak flow. The colored fraction of dissolved organic carbon (DOC) which absorbs UV and visible light is designed as chromophoric dissolved organic matter (CDOM). It is highly correlated to DOC in large arctic rivers and streams, allowing for remote sensing to monitor DOC concentrations from satellite imagery. High temporal and spatial resolutions remote sensing tools are highly relevant for the study of DOC fluxes in a large Arctic river. The high temporal resolution allows for correctly assessing this highly dynamic process, especially the spring freshet event (a few weeks in May). The high spatial resolution allows for assessing the spatial variability within the stream and quantifying DOC transfer during the ice break period when the access to the river is almost impossible. In this study, we develop a CDOM retrieval algorithm at a high spatial and a high temporal resolution in the Yenisei River. We used extensive DOC and DOM spectral absorbance datasets from 2014 and 2015. Twelve SPOT5 (Take5) and Landsat 8 (OLI) images from 2014 and 2015 were examined for this investigation. Relationships between CDOM and spectral variables were explored using linear models (LM). Results demonstrated the capacity of a CDOM algorithm retrieval to monitor DOC fluxes in the Yenisei River during a whole open water season with a special focus on the peak flow period. Overall, future Sentinel2/Landsat8 synergies are promising to monitor DOC fluxes in Arctic rivers and advance our understanding of the Earth’s carbon cycle.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».