Remote sensing assessment of glacial loss and vegetation change from 1989 to 2016: Pond Inlet, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
The climate change phenomenon occurring across the globe is having an increasingly alarming effect on Canada’s Arctic. Warming temperatures can have wide spanning impacts ranging from more rain and storm events, to increasing runoff, thawing permafrost, sea ice decline, melting glaciers, ecosystem disruption, and more. The purpose of this MRP was to assess the climate-induced landscape changes, including glacial loss and vegetation change, in Pond Inlet, Nunavut. A time series analysis was performed using the intervals 1989-1997, 1997-2005, and 2005-2016. The two methods for monitoring change were 1) the Normalized Difference Snow Index (NDSI) to detect glacial change, and 2) the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to detect vegetation change, both utilizing threshold and masking techniques to increase accuracy. It was found that the percent of glacial loss and vegetation change in Pond Inlet had consistently increased throughout each time period. The area of glacial loss grew through each period to a maximum of 376 km2 of glacial loss in the last decade. Similarly, the area of the Arctic tundra that experienced vegetation change increased in each time period to a maximum of 660 km2 in the last decade. This vegetation change was characterized by overall increasing values of NDVI, revealing that many sections of the Arctic tundra in Pond Inlet were increasing in biomass. However, case study analysis revealed pixel clustering around the lower vegetation class thresholds used to classify change, indicating that shifts between these vegetation classes were likely exaggerated. Shifts between the higher vegetation classes were significant, and were what contributed to the most change in the last decade. The observations of higher glacial melt and increases in biomass are occurring in parallel with the increasing temperatures in Pond Inlet. Relevant literature in the Arctic agrees with the findings of this MRP that there are significant trends of glacial loss and vegetation greening and many studies attribute this directly to climate warming. The results of this study provide the necessary background with regards to landscape changes which could be used in future field studies investigating the climate induced changes in Pond Inlet. This study also demonstrates that significant landscape modifications have occurred in the recent decades and there is a strong need for continued research and monitoring of climate induced changes.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».