Automated Identification of Thermokarst Lakes Using Machine Learning in the Ice-Rich Permafrost Landscape of Central Yakutia (Eastern Siberia)
Notice bibliographique
Résumé
The current rate and magnitude of temperature rise in the Arctic are disproportionately high compared to global averages. Along with other natural and anthropogenic disturbances, this warming has caused widespread permafrost degradation and soil subsidence, resulting in the formation of thermokarst (thaw) lakes in areas of ice-rich permafrost. These lakes are hotspots of greenhouse gas emissions (CO2 and CH4), but with substantial spatial and temporal heterogeneity across Arctic and sub-Arctic regions. In Central Yakutia (Eastern Siberia, Russia), nearly half of the landscape has been affected by thermokarst processes since the early Holocene, resulting in the formation of more than 10,000 partly drained lake depressions (alas lakes). It is not yet clear how recent changes in temperature and precipitation will affect existing lakes and the formation of new thermokarst lakes. A multi-decadal remote sensing analysis of lake formation and development was conducted for two large study areas (~1200 km2 each) in Central Yakutia. Mask Region-Based Convolutional Neural Networks (R-CNN) instance segmentation was used to semi-automate lake detection in Satellite pour l’Observation de la Terre (SPOT) and declassified US military (CORONA) images (1967–2019). Using these techniques, we quantified changes in lake surface area for three different lake types (unconnected alas lake, connected alas lake, and recent thermokarst lake) since the 1960s. Our results indicate that unconnected alas lakes are the dominant lake type, both in the number of lakes and total surface area coverage. Unconnected alas lakes appear to be more susceptible to changes in precipitation compared to the other two lake types. The majority of recent thermokarst lakes form within 1 km of observable human disturbance and their surface area is directly related to air temperature increases. These results suggest that climate change and human disturbances are having a strong impact on the landscape and hydrology of Central Yakutia. This will likely affect regional and global carbon cycles, with implications for positive feedback scenarios in a continued climate warming situation.
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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 | 0,000 | 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 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 ».