Identification of a Threshold Minimum Area for Reflectance Retrieval from Thermokarst Lakes and Ponds Using Full-Pixel Data from Sentinel-2
Notice bibliographique
Résumé
Thermokarst waterbodies caused by permafrost thawing and degradation are ubiquitous in many subarctic and Arctic regions. They are globally important components of the biogeochemical carbon cycle and have potential feedback effects on climate. These northern waters are mostly small lakes and ponds, and although they may be mapped using very high-resolution satellites or aerial photography, these approaches are generally not suitable for monitoring purposes, due to the cost and limited availability of such images. In this study we evaluated the potential use of widely available high-resolution imagery from Sentinel-2 (S2) for the characterization of the spectral reflectance of thermokarst lakes and ponds. Specifically, we aimed to define the minimum lake area that could be reliably imaged, and to identify challenges and solutions for remote sensing of such waters in the future. The study was conducted in subarctic Canada, in the vicinity of Whapmagoostui-Kuujjuarapik (Nunavik, Québec), an area in the sporadic permafrost zone with numerous thermokarst waterbodies that vary greatly in size. Ground truthing lake reflectance data were collected using an Unmanned Aerial System (UAS) fitted with a multispectral camera that collected images at 13 cm resolution. The results were compared with reflectance from Sentinel-2 images, and the effect of lake area on the reflectance response was assessed. Our results show that Sentinel-2 imagery was suitable for waterbodies larger than 350 m2 once their boundaries were defined, which in the two test sites would allow monitoring from 11% to 30% of the waterbodies and 73% to 85% of the total lake area. Challenges for remote sensing of small lakes include the confounding effects of water reflection (both direct radiation and diffuse), wind and shadow. Given the small threshold area and frequent revisit time, Sentinel-2 provides a valuable approach towards the continuous monitoring of waterbodies, including ponds and small lakes such as those found in thermokarst landscapes. UASs provide a complementary approach for ground truthing and boundary definition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | high |
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».