Upscaling ground‐based structural glaciological investigations via satellite remote sensing to larger‐scale ice masses: Bylot Island, Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using satellite remote sensing, this study aims to assess the validity of upscaling ground‐based structural observations of small valley glaciers, to larger‐scale ice masses that are too vast or inaccessible for field‐study or ground‐truthing. Focusing on four adjacent valley glaciers on Bylot Island, Nunavut, Arctic Canada, we establish that ground‐based structural observations from two smaller (Stagnation and Fountain Glaciers) can be used to interpret the structures visible in optical satellite imagery in two much larger glaciers (Aktineq and Sermilik Glaciers). All the glaciers investigated have prominent longitudinal lineations, which are interpreted from ground observations to be longitudinal foliation. Other structures that were identified include primary stratification, crevasses, crevasse traces, and thrust‐faults. Strong longitudinal foliation is concentrated at flow‐unit boundaries, with differential ablation of ice facies commonly resulting in a ridge‐and‐furrow supraglacial topography that controls supraglacial streams and debris concentrations. Consequently, areas of strong foliation appear darker than areas of weak foliation in satellite imagery. As coarser resolution imagery is utilized to map large‐scale ice masses, sub‐pixel structural information is lost. Individual lineations mapped in coarser resolution imagery therefore probably comprise groups of clustered foliation at the sub‐pixel scale. Lateral narrowing measurements and calculated one‐dimensional strain across zones of longitudinal foliation are assessed as a tool for identifying large‐scale surface strain patterns, in particular large‐scale pure shear regimes. These one‐dimensional strain measurements suggest that flow‐unit boundaries are areas that undergo considerable cumulative strains. The upscaling approach used here can be applied to the largest ice masses, notably the Antarctic Ice Sheet.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».