Developing and Testing a Deep Learning Approach for Mapping Retrogressive Thaw Slumps
Notice bibliographique
Résumé
In a warming Arctic, permafrost-related disturbances, such as retrogressive thaw slumps (RTS), are becoming more abundant and dynamic, with serious implications for permafrost stability and bio-geochemical cycles on local to regional scales. Despite recent advances in the field of earth observation, many of these have remained undetected as RTS are highly dynamic, small, and scattered across the remote permafrost region. Here, we assessed the potential strengths and limitations of using deep learning for the automatic segmentation of RTS using PlanetScope satellite imagery, ArcticDEM and auxiliary datasets. We analyzed the transferability and potential for pan-Arctic upscaling and regional cross-validation, with independent training and validation regions, in six different thaw slump-affected regions in Canada and Russia. We further tested state-of-the-art model architectures (UNet, UNet++, DeepLabv3) and encoder networks to find optimal model configurations for potential upscaling to continental scales. The best deep learning models achieved mixed results from good to very good agreement in four of the six regions (maxIoU: 0.39 to 0.58; Lena River, Horton Delta, Herschel Island, Kolguev Island), while they failed in two regions (Banks Island, Tuktoyaktuk). Of the tested architectures, UNet++ performed the best. The large variance in regional performance highlights the requirement for a sufficient quantity, quality and spatial variability in the training data used for segmenting RTS across diverse permafrost landscapes, in varying environmental conditions. With our highly automated and configurable workflow, we see great potential for the transfer to active RTS clusters (e.g., Peel Plateau) and upscaling to much larger regions.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».