Mapping of Bottomfast Lake Ice in the Northwest Territories Via Data Mining of Synthetic Aperture Radar Image Time Series
Notice bibliographique
Résumé
Changes in climate, warming temperatures and increased precipitation are impacting surface water resources in the Northwest Territories, Canada. Satellite remote sensing is an important tool to monitor variability in lake surface area, but monitoring depth is challenging. The distribution of bottomfast ice within a lake provides an indicator of depth and previous research shows that as lake ice develops and becomes bottomfast it exhibits a distinct signature when observed using multi-temporal Synthetic Aperture Radar (SAR) data. This research proposes an efficient computational technique for identifying bottom-fast ice across lakes in the Northwest Territories using multi-temporal SAR backscatter images and applies a function called dynamic time warping (DTW), which provides a shape-based similarity metric for time series data. We used backscatter profiles from surveyed lakes with known bottomfast ice to generate a DTW similarity metric on a pixel by pixel basis for a set of lakes. The similarity metric was used to categorize ice status as bottomfast or floating ice with 89.1% accuracy. DTW is an effective technique to map bottomfast ice using SAR time series and has potential to address limitations of other approaches where certain ice structures over deep lakes can produce backscatter responses similar to bottomfast ice.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».