Initial validation of Randolph Glacier inventory: version 5.0 data over Canada using 250 m MODIS-derived annual minimum snow/ice extent
Notice bibliographique
Résumé
This report describes the background, methodology and results of using annual Minimum Snow and Ice (MSI) extent derived from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 250 m data to validate glacier outline data from the Randolph Glacier Inventory: Version 5.0 (RGI 5.0). This work was a four part collaborative effort conducted by 1) a team from the Canada Centre for Remote Sensing (CCRS) who produced the MODIS MSI raster data and worked with the Atlas of Canada Data (Atlas Data) team to facilitate the use of the raster imagery, 2) the CCRS GeoAnalytics team who evaluated sources of glacier data, 3) the Atlas Data team who carried out the classification and vectorization of the MODIS raster imagery and the validation of the RGI 5.0 glaciers and 4) the Geological Survey of Canada (GSC) who advised on the interpretation of Google Earth and LANDSAT 8 OLI_TIRS image products that were used as references. In particular, it was observed that seventeen glaciers with an area greater than 2.0 km2 are suspected of having either fully or significantly melted. They are distributed across northern Canada, with four located in the Yukon, seven located in Arctic Canada South region and six located in Arctic Canada North region. The validated glacier data will be generalized to the 1:1,000,000 scale and used as a national scale dataset for Canadian glaciers.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».