Remote Sensing of Landslide-Generated Sediment Plumes, Peace River, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying the contribution of sediment delivered to rivers by landslides is needed to assess a river’s sediment load in regions prone to mass wasting. Monitoring such events, however, remains difficult. This study utilised six years of remotely sensed imagery (PlanetScope and RapidEye, Imagery courtesy of Planet Labs, Inc., San Francisco, CA, USA), topographic surveys, and field observation to examine a hydro-geologically controlled, retrogressive landslide near a tributary to the Peace River, British Columbia. The slide has been active since 2014, delivering large amounts of sediment to the Peace River, visible in a persistent plume. Here, we quantify the landslide’s sediment contribution to the Peace River, assess the hydro-meteorological drivers of plume variability, and test whether plume activity can be directly linked to landslide activity for monitoring purposes. Our results show that the landslide on average delivered 165,000 tonnes of sediment per year, a seven-fold increase of the tributary’s regular load and near half of the Peace River’s load at this location. Due to continuous erosion of landslide material, sediment supply is steady and fuelled by repeated failures. Using thresholding, the identification of ‘high’ plume activity was possible, which positively correlated with the water level in a nearby reservoir, a proxy for the state of groundwater in this region. We reason that ‘high’ plume activity is linked to increased groundwater pressure because landslide activity is groundwater-controlled and failures fuel sediment delivery to the Peace River. Using readily available imagery, it is thus possible to monitor the activity of this recurrent landslide when field data are difficult to obtain.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».