Variability of dissolved organic carbon (DOC) in the 6 largest Arctic rivers estimated using high resolution Sentinel-2 and Landsat-8 imageries over the 2013-2021 period.
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming with permafrost thaw will modify lateral carbon export, from terrestrial to aquatic ecosystems with a potential huge impact on the Arctic rivers, draining organic-rich soils and in fine into the Arctic Ocean. The majority of annual DOC fluxes by Arctic rivers are transported during the snowmelt break-up period, which makes field measurements of DOC difficult. Passive spatial remote sensing is a very relevant tool to increase the spatial and temporal coverage of these observed values. In the framework of the French CNES DOC-Rivers project we proposed to apply the approach consisting in analyzing satellite imageries to evaluate DOC concentrations in the 6 great Arctic Rivers: Lena, Ob’, Yenisey, Yukon, MacKenzie, Kolyma. The algorithm, first, establishes a multi-linear relationship between ground-based chromatic dissolved organic matter (CDOM) observations and specific satellite color bands to construct a complete satellite CDOM database. Another linear regression is used afterward with in-situ data from the Arctic Great Rivers Observatory (ArcticGRO) initiative to correlate CDOM and DOC observations. Using this second linear regression, we can predict the DOC content from the previous construct satellite CDOM database. River discharge measurements from the ArcticGRO database also enable to estimate the evolution of DOC export to the Arctic Ocean from satellite data. We applied this approach to high-resolution satellite data issued from Sentinel 2 (A 2015-2022, B 2017-2022) and Landsat 8 (2013-2022) to create a multi-instrumental synergy. This new database provides an unprecedented source of information for understanding DOC dynamics of in Arctic rivers and assessing its transfer from large catchments to the Arctic Ocean. This database provides information on the variability of DOC during the whole ice-free season and serve to locate areas with higher concentrations and fluxes during the 2013-2021 period. We plan to complement our database on future period with data from new satellite missions (Landsat 9, Sentinel 2C), on the present time with data from on-going missions (Sentinel 3, MODIS) and on past period with data from low resolution observations as Landsat 5 and Landsat 7. This extension of the database over a longer period of time will furnish insight in response to climate warming.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».