Potential of SIOS’s airborne imaging sensors in Svalbard
Notice bibliographique
Résumé
Svalbard Integrated Arctic Earth Observing System (SIOS) is an international partnership of 26 scientific institutions from 9 countries studying the environment and climate in and around Svalbard. The key aims of SIOS are: (1) to develop an efficient observing system, (2) to share technology, experience, and data, (3) to close knowledge gaps, and (4) to decrease the environmental footprint of science. SIOS encourages the usage of airborne remote sensing platforms for research activities in Svalbard to complement in situ measurements and reduce the environmental footprint of research. SIOS member institution Norwegian Research Centre (NORCE) has installed and tested a suite of optical imaging sensors on the Lufttransport Dornier aircraft stationed in Longyearbyen as part of the SIOS-InfraNor project. Two optical sensors are installed onboard the Dornier aircraft (1) the PhaseOne IXU-180 RGB camera and (2) the HySpex VNIR-1800 hyperspectral sensor. The aircraft with these cameras is configured to acquire aerial RGB imagery and hyperspectral remote sensing data in addition to its regular transport operation in Svalbard. To date, SIOS has supported around 50 hours of flight time to acquire airborne data using Dornier aircraft in Svalbard for more than 20 scientific projects. Airborne imaging sensors include a variety of applications within glaciology, biology, hydrology, and other fields of Earth system science to understand the state of the environment of Svalbard. Mapping glacier crevasses, generating DEMs for glaciological applications, mapping and characterising earth (e.g., minerals, vegetation), ice (e.g., sea ice, icebergs, glaciers and snow cover) and ocean surface features (e.g. colour, chlorophyll) are examples of implementation. Aerial photos are also useful for monitoring the seasonal changes in snow, sea ice cover, and ocean colour. In 2021, SIOS conducted capacity building activities to train the next generation of polar scientists to use airborne imaging sensor data for their projects as part of the SIOS hyperspectral remote sensing training course (HSRS). This study presents a few selected applications from this course to demonstrate the potential of airborne imaging sensors in Svalbard. These include mapping water bodies (e.g. fjords, rivers), estimation of snow grain size, land cover classification, deriving chlorophyll, and mapping terrestrial vegetation. Preliminary results from these studies will be used to develop operational scientific applications and complement measurements from in-situ observations acquired by SIOS infrastructure in Svalbard. Eventually, these datasets will be valuable resources for calibration and validation activities for upcoming satellite hyperspectral missions, for example, the Copernicus Hyperspectral Imaging Mission for the Environment (CHIME).
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».