Automated Coastal Ice Mapping with SAR Can Inform Winter Fish Ecology in the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Many freshwater lakes in the temperate zone undergo annual freeze-thaw cycles. Climate change has disrupted these patterns and altered habitat for many species including ecologically, economically, and culturally valuable fish species. To understand the relationship between ice cover and aquatic species, suitable data can be derived from remote sensing. We developed a novel ice classification method with minimal user input using freely available Sentinel-1 data and an adjacent and time-coincident validation dataset. Using image object segmentation and a random forest classifier, ice conditions were classified correctly with >85% overall accuracy. Our ice mapping efforts coincided with a telemetry dataset of tagged Walleye (Sander vitreus) and Northern Pike (Esox lucius) in Hamilton Harbor in western Lake Ontario. Between years with low and high ice covers (2017 and 2019, respectively), we found Walleye appeared to reduce their area of movement when the harbor was covered in ice. Our ice mapping tool can provide a quick and consistent method for agencies to adopt for freshwater resource management as well as provide ice cover information in coastal areas that are important overwintering habitat for many fishes.
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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 ».