Peatland Subsurface Water Flow Monitoring Using Polarimetric L-Band PALSAR
Notice bibliographique
Résumé
The potential of L-band PALSAR for monitoring water flow beneath the peat surface is demonstrated on a bog near Lac Saint Pierre (Canada). Two polarimetric ALOS acquisitions collected at spring and fall under different water conditions are used. The Touzi decomposition, which was shown to be very promising for peatland characterization using the C-band Convair 580 SAR, is applied. Like in, the information provided by the multi-polarization (HH, HV, and VV), the scattering type magnitude (the Cloude alpha or the Touzi alpha(sub s)), the single scattering eigenvalues and the entropy, cannot detect the presence of water underneath the peat surface. The Touzi scattering phase phi(sub alpha(sub s)) is shown to be the only target scattering decomposition parameter that can detect water flow variations beneath the peat surface. The fall acquisition that took place after two days rain permits demonstrating that the wave can penetrate deep into the acrotelm layer to detect the rain water that has sinked rapidly into the peat layer of high hydraulic conductivity. The spring acquisition at dry conditions permits better discrimination of poor fen from bog. Similar performance have been observed in a subarctic peatland in the Wapusk National Park using PALSAR data collected between June and September 2010. While the multi-polarization information could not detect any hydraulic changes in a sedge bulrush fen, phi(sub alpha(sub s)) can detect the peatland subsurface water level variations between the June starting permafrost melting season (13 cm active layer) and the more advanced July melting seasons (27 cm active layer). However, the scattering type phase could not detect the water level change between July and August of more advanced melting conditions (active layer thickness of 60 cm). The L-band wave does not go so deep into the fen to detect the presence of the subsurface (deeper than 27 cm) water.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».