Ultra-high resolution assessment of potential impacts of vegetation shadows on satellite-derived spectral signals from small thermokarst lakes in the boreal forest-tundra transition zone (subarctic Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Warming of the circumpolar north is accelerating permafrost thaw, with implications for landscapes, hydrology, ecosystems and the global carbon cycle. In subarctic Canada, abrupt permafrost thaw is creating widespread thermokarst lakes. Little attention has been given to small waterbodies with area less than 10,000 m2, yet these are biogeochemically more active than larger lakes. Additionally, the landscapes where they develop show intense shrubification and terrestrialization processes, with increases in area and height of shrub and tree communities. Tall vegetation that is colonizing waterbody margins can cast shadows that impact productivity, thermal regime and the water spectral signal, which in satellite data generates pixels with mixed signatures between sunlit and shaded surfaces. We undertook UAV surveys using optical and multispectral sensors at long-term monitoring sites of the Center for Northern Studies (CEN) in subarctic Canada, from the sporadic (SAS/KWAK) to the discontinuous (BGR) permafrost zones in the boreal forest-tundra transition zone. This ultra-high spatial resolution data enabled spectral characterization and 3D reconstruction of the study areas. Ultra-high resolution digital surface models were produced to model shadowing at satellite overpass time (WorldView, PlanetScope and Sentinel-2). We then analyzed the impacts of surrounding vegetation and cast shadows on lake surface spectral reflectance derived from satellite imagery. Ultra-high resolution UAV data allows generating accurate shadow models and can be used to improve the assessment of errors and accuracy of satellite data analysis. Particularly, we identify different spectral signal impacts of cast shadows according to lake color, which highlight the need for special attention of this issue onto lakes with more turbidity. This research is funded by the Portuguese Foundation for Science and Technology (FCT) under the project THAWPOND (PROPOLAR), by the Centre of Geographical Studies (FCT I.P. UIDB/00295/2020 and UIDP/00295/2020), with additional support from ArcticNet (NCE), Sentinel North (CFREF) and CEN and is a contribution to T-MOSAiC. PF is funded by FCT (SFRH/BD/145278/2019).
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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 | 0,001 | 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 ».