Landfast Ice Mapping Using MODIS Clear-Sky Composites: Application for the Banks Island Coastline in Beaufort Sea and Comparison with Canadian Ice Service Data
Notice bibliographique
Résumé
Landfast ice (LFI) is a prominent climatological feature in the Canadian Arctic. LFI is generally defined as immobile near-shore ice that remains fast along the coast and forms seaward from the land. It affects the coastline dynamics, is important for the near-shore ecosystems, wildlife, and human socio-economic activities. A method is proposed for mapping the LFI using time series of 10-day clear-sky composites derived at the Canada Center for Remote Sensing (CCRS) from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 250-m imagery. The delineation of coastal zone ice utilizes simultaneous analysis of the mean and standard deviation of MODIS monthly reflectance maps. The application of this method is demonstrated for a 20-year period (2000–2019) over the coastal zone of Banks Island in the Beaufort Sea. Detailed analyses have been conducted for three LFI parameters: (1) the total area (spatial extent) occupied by LFI; (2) the distance from the coast to the outer seaward LFI edge, and (3) the water depth at the outer seaward LFI edge. Comparison with the Canadian Ice Service (CIS) data demonstrates good agreement. The average correlation coefficients between CIS and CCRS time series in April-June, when the area reaches a maximum, are equal to 0.87–0.88. The mean differences (CIS-CCRS) are 344 km2 (5,464 km2 vs 5,120 km2) or 6.3% for the spatial extent; 1.3 km (17.6 km vs 16.3 km) or 7.4% for the distance; −2.7 m (−27.4 m vs −24.7 m) or 10% for the water depth. Because the CCRS method uses monthly statistics, it tends to exclude potentially more mobile continuous landfast ice zones than the CIS analysis which is based on data collected on a specific date. The long-term trends of the LFI seasonal cycle in our region of interest since 2000 have shown a tendency for an earlier break-up, later onset, and longer ice-free period; however, these trends are not statistically significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».