Towards panarctic mapping of drained lake basins in permafrost regions
Notice bibliographique
Résumé
Lakes and drained lake basins (DLBs) are dominant landforms across Arctic lowland regions. The long-term dynamics of lake formation and drainage is evident in the abundance of lakes and DLBs covering as much as 80% of the landscape in various regions of Arctic Alaska, Russia, and Canada. Lake drainage can be triggered through different mechanisms such as lake tapping by an adjacent stream, bank overflow or ice wedge degradation. Following drainage, DLBs can become valuable grazing land for caribou and reindeer as well as usable land for infrastructure development due to low ground ice content in recent DLBs. In addition, DLBs can be sites for soil organic carbon accumulation in the form of peat which also play a role for carbon cycling. \n \nComprehensive and accurate mapping of DLB distribution, age and drainage mechanism, will further inform our understanding of their role in permafrost landscape evolution across varying timescales. DLBs differ from the surrounding terrain in vegetation structure and composition, soil moisture, elevation, size and types of ice-wedge polygons and other parameters that make them an identifiable target based on remote sensing data. Here, we present a novel approach to map DLBs in permafrost landscapes with a specific focus on the North Slope of Alaska as well as select areas in Siberia and northwestern Canada. To map DLBs, we combined multispectral satellite imagery (Landsat-8 and Sentinel-2), Synthetic Aperture Radar (SAR) acquisitions (Sentinel-1), and DEM data (ArcticDEM). To cover the entire study area in each region, we included Landsat-8 acquisitions from all available years and Sentinel-2 for 2016 and 2018 to create cloud-free mosaics. The classification combines methodologies from pixel-based and object-based image analysis. To allow for processing of these large datasets that cover more than 200.000 km2, a classification workflow was developed in Google Earth Engine. \n \nPreliminary results show good agreement of our classification with previously published data sets for subsets of our North Slope study area. This work marks the first attempt to map DLBs at the pan-Arctic scale. Our results highlight the importance of treating areas of different surficial geology and vegetation communities separately in the classification process to ensure higher classification accuracy.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».