Wet Snow Mapping in Southern Ontario with Sentinel-1A Observations
Notice bibliographique
Résumé
Wet snow is defined as snow with liquid water present in an ice-water mix. It can be an indicator for the onset of the snowmelt period. Knowledge about the extent of wet snow area can be of great importance for the monitoring of seasonal snowmelt runoff with climate-induced changes in snowmelt duration. Moreover, effective monitoring wet snow cover has implications for operational hydrological and ecological applications. Spaceborne microwave remote sensing has been used to observe seasonal snow under all-weather conditions. Active microwave observations of snow at C-band are sensitive to wet snow due to the high dielectric contrast with non-wet snow surfaces. Synthetic aperture radar (SAR) is now openly available to identify and map the wet snow areas globally at relatively fine spatial resolutions (~100m). In this study, a semi-automated workflow was developed from the change detection thresholding method of Nagler et al. (2016) using multi-temporal Sentinel-1A (S1A) dual-polarization observations of Southern Ontario. Regions of Interest (ROIs) were created for agricultural lands to analyze the factors influencing backscatter responses from wet snow. To compare with the thresholding method, logistic regression and Support Vector Machine (SVM) classifications were applied on the datasets. Weather station data and visible-infrared satellite observations were used as ground reference to evaluate the wet snow area estimates. Even though the study merely focused on agricultural land, the results indicated the feasibility of the change detection method with a threshold of -2dB on non-mountainous areas and addressed the usefulness of Sentinel-1A data for wet snow mapping. However, with the capability of identifying non-linear characteristics of the datasets, classification methods tended to be a more accurate method for wet snow mapping. Moreover, this study has suggested using Sentinel-1A data with large incidence for wet snow mapping is feasible.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».