Boreal Wetland Mapping by UAV to Upscale Greenhouse Gas Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands are the largest environmental sources of methane, and interannual changes in wetland methane fluxes explain most of the variability in the global flux. Despite their importance, global wetland maps, a key component of methane models, are inaccurate for at least three reasons: (1) Their temporal variability is poorly suited for static maps; (2) Optical remote sensing cannot penetrate foliage, making water hard to identify; and (3) satellites cannot resolve their fine-scale features. Furthermore, small, unmapped water bodies may emit methane disproportionately to their size due their shallow depths inhibiting bacterial oxidation from the water column and their large perimeter: volume ratios, which introduce the potential for organic matter input and plant-mediated fluxes from shorelines. However, in boreal regions, there is conflicting evidence on the effects of water body size on methane and carbon dioxide fluxes. Here, we measure methane emissions in lakes and wetlands in an Arctic-Boreal delta and compare to open water and vegetated area with the goal of improving methane emission estimates in this region. We expect small, shallow, and vegetated wetlands to produce more methane than those bordering deeper lakes. To test this hypothesis, we map wetlands in the Peace-Athabasca Delta, a 5,000 km2 inland delta in northern Alberta, Canada containing abundant open and vegetated wetlands. We use airborne remote sensing from three sources: (1) High-resolution (<5 cm pixel) unmanned aerial vehicle (UAV) imagery, (2) Coincident L-band synthetic aperture radar (SAR) from NASA’s UAVSAR airborne imaging system, and (3) 2017 AirSWOT Ka-band interferometric SAR with color-infrared imagery. With a wavelength of 23.8 cm, UAVSAR L-band returns are ideal for mapping vegetated wetlands due to double-bounce backscatter between vegetation and the water surface. Combining two field campaigns of flux chamber gas sampling from over twenty lakes, walked shoreline surveys, and over 70 thousand UAV photos, we present a collection of wetland maps and a methodology for efficiently mapping them from UAV. We then upscale methane and carbon dioxide emissions to the scale of the delta and compare to existing estimates. These results will help improve greenhouse gas emission estimates for boreal zone wetlands.
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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 | 0,000 |
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 ».