Automated Glacier Snow Line Altitude Calculation Method Using Landsat Series Images in the Google Earth Engine Platform
Notice bibliographique
Résumé
Glacier snow line altitude (SLA) at the end of the ablation season is an indicator of the equilibrium line altitude (ELA), which is a key parameter for calculating and assessing glacier mass balance. Here, we present an automated algorithm to classify bare ice and snow cover on glaciers using Landsat series images and calculate the minimum annual glacier snow cover ratio (SCR) and maximum SLA for reference glaciers during the 1985–2020 period in Google Earth Engine. The calculated SCR and SLA values are verified using the observed glacier accumulation area ratio (AAR) and ELA. We select 14 reference glaciers from High Mountain Asia (HMA), the Caucasus, the Alps, and Western Canada, which represent four mountainous regions with extensive glacial development in the northern hemisphere. The SLA accuracy is ~73%, with a mean uncertainty of ±24 m, for 13 of the reference glaciers. Eight of these glaciers yield R2 > 0.5, and the other five glaciers yield R2 > 0.3 for their respective SCR–AAR relationships. Furthermore, 10 of these glaciers yield R2 > 0.5 and the other three glaciers yield R2 > 0.3 for their respective SLA–ELA relationships, which indicate that the calculated SLA from this algorithm provides a good fit to the ELA observations. However, Careser Glacier yields a poor fit between the SLA calculations and ELA observations owing to tremendous surface area changes during the analyzed time series; this indicates that glacier surface shape changes due to intense ablation will lead to a misclassification of the glacier surface, resulting in deviations between the SLA and ELA. Furthermore, cloud cover, shadows, and the Otsu method limitation will further affect the SLA calculation. The post-2000 SLA values are better than those obtained before 2000 because merging the Landsat series images reduces the temporal resolution, which allows the date of the calculated SLA to be closer to the date of the observed ELA. From a regional perspective, the glaciers in the Caucasus, HMA and the Alps yield better results than those in Western Canada. This algorithm can be applied to large regions, such as HMA, to obtain snow line estimates where manual approaches are exhaustive and/or unfeasible. Furthermore, new optical data, such as that from Sentinel-2, can be incorporated to further improve the algorithm results.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».