Evaluation of PAZ satellite imagery for the assessment of intra-seasonal dynamics of permafrost coasts (Beaufort Sea, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Arctic permafrost coasts represent about 34% of the Earth’s coastline, with long sections affected by high erosion rates, increasingly threatening coastal communities. Year-round reduction in Arctic sea ice is forecasted and by the end of the 21st century, models indicate a decrease in sea ice area from 43 to 94% in September and from 8 to 34% in February (IPCC, 2014). An increase of the ice-free season leads to a longer exposure to wave action. Monitoring the Arctic coasts is limited by remoteness, climate harshness and difficulty of access for direct surveying, but also, when using satellite remote sensing, by frequent high cloudiness conditions and by illumination. In order to overcome these limitations, three sites at the Beaufort Sea Coast (Clarence lagoon, Hopper Island and Qikiqtaruk/Herschel Island) have been selected for monitoring using very high-resolution microwave X-band spotlight PAZ imagery from Hisdesat. Bluff top, thaw-slump headwalls and water lines were digitised from images acquired during the ice-free seasons of 2019 and 2020 at sub-monthly time-steps. The effects of coastal exposure on delineation accuracy in relation to satellite overpass geometry have been assessed and coastal changes have been quantified and compared to meteorological and tide-gauge data. The results show that PAZ imagery allow for monitoring and quantifying coastal changes at sub-monthly intervals and following the evolution of coastal features, such as small mud-flow fans and retrogressive thaw slumps. This shows that high resolution microwave imagery has a strong potential for significantly advancing coastal monitoring in remote Arctic areas. This research is part of project Nunataryuk funded under the European Union's Horizon 2020 Research and Innovation Programme (grant agreement no. 773421) and of Hisdesat project Coastal Monitoring for Permafrost Research in the Beaufort Sea Coast (Canada).
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».