Polarimetric L-band PALSAR2 for Discontinuous Permafrost Mapping In Peatland Regions
Notice bibliographique
Résumé
Cost-effective permafrost characterization and monitoring should be possible due to advances in the technology of earth observation satellites. In particular, the long-penetration capabilities of L-band ALOS2-PALSAR2 should permit large scale mapping of discontinuous permafrost in peatland areas. Recently, it has been shown that the long penetrating polarimetric L-band ALOS is very promising for boreal and subractic peatland mapping and monitoring [1], [2]. The unique information provided by the Touzi decomposition [3], [4], and the Touzi scattering phase in particular, on peatland subsurface water flow permits enhanced discrimination of bogs from fens; two peat- land classes that can hardly be discriminated using conventional optical remote sensing. In this study, the Touzi scattering phase is investigated for mapping discontinuous permafrost in peatland regions Northern Alberta. Polarimetric ALOS-2 (FP6-4) and field data were collected in August 2014 over discontinuous distributed within wooded palsa bogs and peat plateaus near the Namur Lake (Northern Alberta). The ALOS2 image is re-calibrated to reduce the residual error from -33 dB down to -43 dB. This permits full exploiting the excellent ALOS2 performance in term of low noise floor (NESZ about -38 dB) to increase the sensitivity of the Touzi phase to deep permafrost. It is shown that the information provided by the scattering type phase permits enhanced mapping of discontinuous permafrost. The results obtained with the long penetrating L-band polarimetric PALSAR2 are much better than the ones obtained with conventional discontinuous permafrost mapping methods based on Lidar and optical (Landsat and Spot) images.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».