Harnessing hyperspectral imagery to map surface water presence and hyporheic flow properties of headwater stream networks
Notice bibliographique
Résumé
Growth and contraction of headwater stream networks determine the extent and quality of ecologically critical habitat, and open a window into the storage dynamics of catchments. A fundamental challenge is observation of the process itself: wetted channel extent is highly dynamic in space and time, with the length of wetted channel sometimes varying by orders of magnitude over the course of a single storm event in headwater catchments. To date, observational datasets are produced from boots-on-the-ground campaigns, drone imaging, or flow presence sensors, which are often laborious and limited in their spatial and temporal extents. Here, we evaluate high-resolution, multi-band satellite imagery as a means to detect wetted channel extent via machine learning methods trained using existing wetted channel extent surveys. Even where channel features are smaller than the spatial resolution of the imagery, the absence or presence of surface water may nevertheless be imprinted upon the spectral signature of an individual pixel. We leverage existing wetted channel extent surveys at two oak savanna catchments in northern California with minimal riparian canopy cover and highly dynamic wetted channel extent due to small subsurface water storage capacity and saturation overland flow. We train a random forest model on high-resolution ($\sim$5 m pixel) RapidEye satellite imagery captured contemporaneously with the existing surveys. Withheld test data indicates prediction accuracy of wet vs. dry channel extent is $>$91\%. This predictive ability is used to produce length-discharge (L-Q) relations and to calculate spatially distributed estimates of channel hyporheic flow capacity and exchange. A sharp break in hyporheic flow properties occurs at the transition from main stem channels to lower order tributaries, resulting in a stepped L-Q relationship that cannot be captured by traditionally used power law models. Remotely sensed imagery is a powerful tool for producing wetted channel maps at high spatial resolution ($\sim$10 m in this study to channels with $>$ 0.01 km$^2$ contributing area).
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».