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Enregistrement W3110791666 · doi:10.3390/rs12244084

Wetland Hydroperiod Change Along the Upper Columbia River Floodplain, Canada, 1984 to 2019

2020· article· en· W3110791666 sur OpenAlexafffundabout
Chris Hopkinson, Brendon Fuoco, Travis Grant, Suzanne E. Bayley, Brian Brisco, Ryan J. MacDonald

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensGovernment of CanadaNatural Resources CanadaUniversity of AlbertaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésFloodplainWetlandHydrology (agriculture)Thematic MapperEnvironmental scienceFlood mythDrainage basinSatellite imageryOpen waterRemote sensingPhysical geographyGeologyGeographyCartographyEcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing air temperatures and changing hydrological conditions in the mountainous Kootenay Region of British Columbia, Canada are expected to affect floodplain wetland extent and function along the Columbia River. The objective of this study was to determine the seasonally inundated hydroperiod for a floodplain section (28.66 km2) of the Upper Columbia River wetlands complex using time series satellite image observations and binary open water mask extraction. A mid pixel resolution (30 m) optical satellite image time series of 61 clear sky scenes from the Landsat Thematic Mapper (TM) and Operational Land Imager (OLI) sensors were used to map temporal variations in floodplain open water wetland extent during the April to October hydrologically active season from 1984 to 2019 (35 years). The hydroperiod from the first 31 scenes (T1: 18 years) was compared to the second 30 (T2: 16 years) to identify changes in the permanent and seasonal open water bodies. The seasonal variation in open water extent and duration was similar across the two time periods but the permanent water body extent diminished by ~16% (or ~3.5% of the floodplain). A simple linear model (r2 = 0.87) was established to predict floodplain open water extent as a function of river discharge downstream of the case study area. Four years of Landsat Multi-Spectral Scanner (MSS) data from 1992 to 1995 (12 scenes) were examined to evaluate the feasibility of extending the hydroperiod record back to 1972 using lower resolution (60 m) archive data. While the MSS hydroperiod produced a similar pattern of open water area to duration to the TM/OLI hydroperiod, small open water features were omitted or expanded due to the lower resolution. While MSS could potentially extend the TM/OLI hydroperiod record, this was not performed as the loss of features like the river channel diminished its value for change detection purposes. Radarsat 2 scenes from 2015 to 2019 were examined to evaluate the feasibility of continued mountain valley hydroperiod monitoring using higher spatial and temporal resolution sensors like the Radarsat Constellation Mission (RCM). From the available horizontal transmit/receive (HH) single polarization sample set (8 scenes), the hydroperiod pattern of open water extent to duration was similar to the longer Landsat time series and possessed greater feature detail, but it was significantly reduced in seasonal inundation area due to the systematic omission of open water areas containing emergent vegetation. However, accepting that differences exist in sensor-based hydroperiod attributes, the higher temporal resolution of RCM will be suited to mountain floodplain inundation monitoring and open water hydroperiod analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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