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Enregistrement W3169689716 · doi:10.5194/egusphere-egu21-16597

Resolving pre-collapse slope motion at the February 2021 Chamoli rock-ice avalanche via feature tracking of optical satellite imagery

2021· article· en· W3169689716 sur OpenAlexaff
Maximillian Van Wyk de Vries, Shashank Bhushan, David Shean, Étienne Berthier, César Deschamps‐Berger, Simon Gascoin, Mylène Jacquemart, Andreas Kääb, Dan H. Shugar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGlacierFeature trackingSatellite imageryDisplacement (psychology)SatelliteIce streamGeomorphologyDebrisGeodesyPhysical geographySea iceCryosphereRemote sensingClimatologyOceanographyPhysicsGeographyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On the 7th of February 2021, a large rock-ice avalanche triggered a debris flow in Chamoli district, Uttarakhand, India, resulting in over 200 dead or missing and widespread infrastructure damage. The rock-ice avalanche originated from a steep, glacierized north-facing slope with a history of instability, most recently a 2016 ice avalanche. In this work, we assess whether the slope exhibited any precursory displacement prior to collapse. We evaluate monthly slope motion over the 2015 and 2021 period through feature tracking of high-resolution optical satellite imagery from Sentinel-2 (10 m Ground Sampling Distance) and PlanetScope (3-4 m Ground Sampling Distance). Assessing slope displacement of the underlying rock is complicated by the presence of glaciers over a portion of the collapse area, which display surface displacements due to internal ice deformation. We overcome this through tracking the motion over ice-free portions of the slide area, and evaluating the spatial pattern of velocity changes in glaciated areas. Preliminary results show that the rock-ice avalanche bloc slipped over 10 m in the 5 years prior to collapse, with particularly rapid slip occurring in the summer of 2017 and 2018. These results provide insight into the precursory conditions of the deadly rock-ice avalanche, and highlight the potential of high-resolution optical satellite image feature tracking for monitoring the stability of high-risk slopes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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