Spatiotemporal Variability of Arctic Soil Moisture Detected from High-Resolution RADARSAT-2 SAR Data
Notice bibliographique
Résumé
Various methods are used to determine soil moisture information from synthetic aperture radar (SAR) data, but none specific to High Arctic regions and their unique physical characteristics. This research presents a method for determining, at high spatial and temporal resolutions, surface soil moisture and its changes through time in the Canadian High Arctic. An artificial neural network (ANN) is implemented using input variables derived from RADARSAT-2 SAR data and previously modelled surface roughness information. The model is applied to SAR data collected at various incidence angles and acquisition dates across two study sites on Melville Island, Nunavut. The model results in absolute soil moisture errors of approximately 15% ( r 2 = 0.46) for the primary study sites and 12% ( r 2 = 0.26) for the verification study area. The ANN model is accurate for modelling (i) the spatial distribution of soil moisture and (ii) the changes in moisture through time across the study areas, two characteristics that are very important for inputs to hydrologic or climate models. In addition, the models appear to be scalable when applied at coarser spatial resolutions, showing potential for large-area mapping or modelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».