InSAR monitoring of Arctic land fast sea ice deformation using L-band ALOS-2, C-band Radarsat-2 and Sentinel-1
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Arctic amplification is accelerating changes in sea ice regimes in the Canadian Arctic with later freeze-up and earlier melt events, adversely affecting Arctic wildlife and communities that depend on the stability of the sea ice conditions. To monitor both the rate and impact of such change, there is a need to accurately measure sea ice deformation, an important component for understanding ice motion and polar climate. This paper presents Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) monitoring of Arctic landfast sea ice deformation as a result of thickness changes measured from ice draft and surface height using C-band Radarsat-2, Sentinel-1 and L-band ALOS-2. The small baseline subset (SBAS) approach was explored to process time series observations for retrieval of temporal deformation changes over the winter. Sea ice deformation (subsidence and uplift in the range of −32–57 cm) detected from satellite SAR data in Cambridge Bay, Nunavut, Canada during the winter of 2018–2019 was found to be in a range of values corresponding to the ice draft growth (30–62 cm) measured from an in-situ ice profiler. The trends of InSAR observations from Sentinel-1 were also consistent with ice surface height changes along two ground tracks detected from ICESat-2. SAR backscatter from Sentinel-1 also corresponded to the surface height with strong correlation coefficient (0.49–0.83). High coherence over ice from C-band was maintained over a shorter acquisition interval than L-band due to temporal decorrelation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».