Landscape Freeze/Thaw Mapping from Active and Passive Microwave Earth Observations over the Tursujuq National Park, Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».