Monitoring rapid permafrost thaw using elevation models generated from satellite radar interferometry
Notice bibliographique
Résumé
Vast areas of the Arctic host ice-rich permafrost, which is becoming increasingly vulnerable to terrain-altering thermokarst in a warming climate. Among the most rapid and dramatic changes are retrogressive thaw slumps. These slumps evolve by a retreat of the slump headwall during the summer months, making them detectable by comparing digital elevation models over time using the volumetric change as an indicator. Despite the availability of many topographic InSAR observations to generate digital elevation models, there is currently no method to map and analyze retrogressive thaw slumps. Here, we present and assess a method to detect and monitor thaw slumps using time-series of elevation models (DEMs), generated from single-pass InSAR observations, which have been acquired across the Arctic at high resolution since 2011 by the TanDEM-X satellite pair. At least three observations over this timespan are available with a spatial resolution of about 12 meter and the height sensitivity of 0.5-2 meter. We first difference the generated digital elevation and detect significant elevation changes taking the uncertainty estimates of each elevation measurement into account. In the implementation of the processing chain we focused on making it as automated as much as possible to be able to cover large areas of the northern hemisphere. This includes detecting common problems with the data and apply appropriate algorithms to obtain DEMs with high accuracy. Additionally we implemented methods to deal with problematic features like wet-snow, vegetation and water bodies. After generating the DEMs we us DEM differencing followed by a blob detection and cluster algorithm to detect active thaw slumps. To improve the accuracy of our method we apply and compare different machine learning methods, namely a simple threshold method, a Random Forest and a Support-Vector-Machine. To estimate the accuracy of our method we use data from past studies as well as a classification based on optical satellite data. The obtained locations of thaw slumps can be used as a starting point to extract important slump properties, like the headwall height and volumetric change, which are currently not available on regional scales. Additionally to the thaw slump detection, we show first results of the thaw slump property extraction for thaw slumps located in Northern Canada (Peel Plateau, Mackenzie River Delta, Banks Island, Ellesmere Island).
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».