Permafrost Terrain Dynamics and Infrastructure Impacts Revealed by UAV Photogrammetry and Thermal Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) systems, sensors, and photogrammetric processing techniques have enabled timely and highly detailed three-dimensional surface reconstructions at a scale that bridges the gap between conventional remote-sensing and field-scale observations. In this work 29 rotary and fixed-wing UAV surveys were conducted during multiple field campaigns, totaling 47 flights and over 14.3 km2, to document permafrost thaw subsidence impacts on or close to road infrastructure in the Northwest Territories, Canada. This paper provides four case studies: (1) terrain models and orthomosaic time series revealed the morphology and daily to annual dynamics of thaw-driven mass wasting phenomenon (retrogressive thaw slumps; RTS). Scar zone cut volume estimates ranged between 3.2 × 103 and 5.9 × 106 m3. The annual net erosion of RTS surveyed ranged between 0.35 × 103 and 0.39 × 106 m3. The largest RTS produced a long debris tongue with an estimated volume of 1.9 × 106 m3. Downslope transport of scar zone and embankment fill materials was visualized using flow vectors, while thermal imaging revealed areas of exposed ground ice and mobile lobes of saturated, thawed materials. (2) Stratigraphic models were developed for RTS headwalls, delineating ground-ice bodies and stratigraphic unconformities. (3) In poorly drained areas along road embankments, UAV surveys detected seasonal terrain uplift and settlement of up to 0.5 m (>1700 m2 in extent) as a result of injection ice development. (4) Time series of terrain models highlighted the thaw-driven evolution of a borrow pit (6.4 × 105 m3 cut volume) constructed in permafrost terrain, whereby fluvial and thaw-driven sediment transfer (1.1 and 3.9 × 103 m3 a−1 respectively) was observed and annual slope profile reconfiguration was monitored to gain management insights concerning site stabilization. Elevation model vertical accuracies were also assessed as part of the case studies and ranged between 0.02 and 0.13 m Root Mean Square Error. Photogrammetric models processed with Post-processed Kinematic image solutions achieved similar accuracies without ground control points over much larger and complex areas than previously reported. The high resolution of UAV surveys, and the capacity to derive quantitative time series provides novel insights into permafrost processes that are otherwise challenging to study. The timely emergence of these tools bridges field-based research and applied studies with broad-scale remote-sensing approaches during a period when climate change is transforming permafrost environments.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».