Estimating melt onset over Arctic sea ice from time series multi-sensor Sentinel-1 and RADARSAT-2 backscatter
Notice bibliographique
Résumé
Information on the timing of melt onset over sea ice is important for understanding the Arctic's changing climate. The daily temporal resolution of passive microwave brightness temperatures provides the most widely utilized observations to detect melt onset but are limited to a spatial resolution of 25 km. Wide-swath synthetic aperture radar (SAR) imagery provides a much higher spatial resolution (20–100 m) but melt onset detection remains challenging because of i) insufficient temporal resolution to facilitate accurate melt onset detection, ii) inconsistent viewing geometries and iii) limited image availability across the Arctic. Here, we construct high temporal resolution composite gamma nought backscatter products (1 day, 1–2 day and 2–4 day) using Sentinel-1 and RADARSAT-2 over a close-to-seamless revisit region located in northern Canadian Arctic and Greenland for estimating melt onset over Arctic sea ice in 2016 and 2017. We employ the necessary radiometric terrain flattening and local resolution weighting techniques to generate normalised backscatter over the entire study region, removing restrictions limiting analysis to a single sensor or track's swath width by integrating both ascending and descending passes into the composite products. Results indicate that higher temporal resolution multi-sensor composite gamma nought products (1 day) that make use of the most imagery provide a robust temporal evolution of the backscatter. This allows for more representative estimates of melt onset as it is easier to separate the melt onset threshold from winter variability that is otherwise a considerable challenge for SAR based melt onset algorithms because of inconsistent temporal resolution. Multi-sensor composite gamma naught melt onset detection is in good agreement with melt onset estimates derived from the Advance Scatterometer (ASCAT) backscatter values and passive microwave brightness temperatures over homogenous sea ice regions but very noticeable improvement was found within narrow channels and regions with more heterogeneous sea ice. In anticipation of the availability of data from even more SAR satellites with the launch of the RADARSAT Constellation Mission, the multi-sensor composite gamma nought approach presented here may offer the most robust approach to estimate the timing of melt onset over sea ice across the Arctic using high spatiotemporal resolution SAR.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».