Landscape Freeze/Thaw Mapping from Active and Passive Microwave Earth Observations over the Tursujuq National Park, Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
<p>Nous avons examiné la sensibilité au couvert végétal de la classification gel/dégel (G/D) active (PALSAR) et passive (SMAP). Nous avons aussi utilisé une classification G/D à partir de données à haute résolution (30 m) PALSAR pour suivre l’évolution des états gelé et dégelé des sols provenant d’un algorithme adapté avec des données à faible résolution (36 km) SMAP. Nous avons utilisé des scènes SMAP et PALSAR acquises au-dessus du Parc national Tursujuq (Umiujaq, Quebec, Canada) entre juin 2015 et janvier 2017. Un nouvel algorithme G/D avec des seuils de référence spécifiques à chaque type de végétation (arbustes, herbacées, lichens, milieu humide, et terre nue) est proposé pour classifier les pixels PALSAR. La validation de la classification G/D PALSAR avec les données de température du sol à ~5 cm de la surface a révélé une meilleure précision (> 80%) avec les seuils en polarisation de transmission horizontale et de réception verticale (HV). La classification G/D PALSAR montre qu’un pixel SMAP est classifié comme gelé lorsque plus de 50% de sa surface est gelée. Nous avons confirmé la sensibilité au couvert végétal des classifications G/D passive et active en bande L.</p><h2>Abstract</h2><p> We investigated the sensitivity to vegetation cover type of active (PALSAR) and passive (SMAP) freeze/thaw (F/T) classification. We also used F/T classification from high-resolution PALSAR data (30 m) to follow the evolution of frozen and thawed soil states obtained from an adaptive algorithm with low-resolution SMAP data (36 km). We used PALSAR and SMAP scenes acquired from June 2015 to January 2017 over the Tursujuq National Park (Umiujaq, Quebec, Canada). A new F/T algorithm with a specific reference threshold under each vegetation type (shrub, grass, lichen, wetland, and bare land) is proposed to classify PALSAR pixels. The validation of the PALSAR F/T classification with soil temperature at ~5 cm depth revealed a greater overall accuracy (> 80%), with horizontal transmitted and vertical received (HV) thresholds. The PALSAR F/T classification shows that a SMAP pixel is classified as frozen when more than 50% of its area is frozen at the surface. We confirmed the sensitivity to vegetation cover type of passive and active F/T classification with L-band sensor.</p>
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 | 0,000 | 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 ».