Snow cover monitoring in the Arctic (Svalbard) with RADARSAT Constellation Mission (RCM). Comparison with in-situ measurements and TerraSAR-X data
Notice bibliographique
Résumé
Arctic snow cover dynamics exhibit modification in terms of extent and duration due to recent changes in climate, i.e. increasing temperatures and changing precipitation patterns, i.e. winter rain-on-snow events (WROS). Remote sensing methods based on active radar images (SAR) have demonstrated a significant advantage for snow monitoring, (i) capturing physical and dielectric properties, (ii) overcoming the weakness of optical images limited by cloud cover and polar night.The aim of this study is dedicated to the analysis of the spatial and temporal variability of snow cover in the Ny-Ålesund area on the BrØgger peninsula, Svalbard (N 78°55’ / E 11° 55’). In-situ snow measurements from two automated weather stations (Ny-Ålesund, and Bayelva), regular snowpits around the village and in spring on the Austre Loéven, were compared with the spaceborne dataset.The RADARSAT Constellation Mission (RCM) is comprised of three satellites into closely coordinated orbits operating in C-band (5.4 GHz, 5.5 cm). The high temporal (4-day repeat cycle) and spatial resolution of the sensors in Quad-Pol mode (9-m) or Compact-Pol mode (5-m) provide a helpful performance for detecting the spatial variability of snow properties. RCM data are also compared to images of the TerraSAR-X satellite (DLR, Germany) operated in X-band (9.6 GHz, 3.1 cm) at 5-m spatial resolution. Both RCM QP mode and TSX data were acquired with medium incidence angles (33° to 39°) providing better snow penetration for volume backscattering. The RCM CP data were only available under low (23°) and high (53°) beam angles.The following two snow properties were analyzed:WROS detection: the focus was set on the 16-17 March 2022 event (+ 5.5 °C, 62 mm). RCM data at cross-polarization VH or HV can clearly detect the impact of rain on snow, indicating an intensity drop of -10 dB, even on the glacier at high elevation.Snow depth retrieval: the study covers spring 2021 (March-June) and the complete winter season 2021-2022 (November-June).- Concerning QP mode, better correlation between snow depth and SAR backscattering is observed by the cross-pol VH component, retrieving more volume backscattering information than co-pol configuration or total backscattering power (Span). We observe also that descending orbit images (06 :30 AM) provide a better correlation with snow depth than ascending orbit (15 :30 PM) data.- Concerning CP mode and Span (RH+RV), the low incidence images (23°) do not match the snow depth observations due to main surface backscattering, contrariwise the high incidence images correlate better with in-situ observations. The analyses of the Stokes vector elements showed a satisfying correlation for the g3 element and the Relative Phase polarimetric decomposition.Finally, a comparison of Span temporal values between RCM at C-band and TSX at X-band indicates similar time profiles, but clearly lower values of -5 to -10 dB at the C-band.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».