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Enregistrement W4387497870 · doi:10.1080/07038992.2023.2264395

Radarsat Constellation Mission Derived Winter Glacier Velocities for the St. Elias Icefield, Yukon/Alaska: 2022 and 2023

2023· article· en· W4387497870 sur OpenAlexafffundvenueabout
Wesley Van Wychen, Courtney Bayer, Luke Copland, Erika Brummell, Christine F. Dow

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of WaterlooCanadian Space AgencyParks CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésIce fieldSurgeGlacierGeologyPhysical geographyClimatologyTidewater glacier cycleGlacier mass balanceGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we use high resolution (5 m) Radarsat Constellation Mission (RCM) imagery acquired in winters 2022 and 2023 to determine motion across glaciers of the St. Elias Icefield in Yukon/Alaska.Our regional velocity mapping largely conforms with previous studies, with faster motion (>600 m/yr) for the glaciers originating in the Yukon that drain southward and westward to the coast of Alaska and relatively slower motion (100-400 m/yr) for the land terminating glaciers that drain eastward and northeastward and stay within the Yukon.We also identify two new glacier surges within the icefields: the surge of N a ud ay (Lowell) Glacier in Winter 2022, and Chitina Glacier in Winter 2023, and track the progression of each surge from January to March utilizing 4-day repeat RCM imagery.To evaluate the quality of RCM-derived velocities, we compare our results with 50 simultaneous measurements at three on-ice dGPS stations located on two Yukon glaciers and find the average absolute difference between measurements to be 6.6 m/yr.Our results demonstrate the utility of RCM data to determine glacier motion across large regions with complex topography, to support process-based studies of fast flowing and surge-type glaciers and continue the legacy of velocity products derived from the Radarsat-2 mission. RSUMDes images haute r esolution (5 m) de la Constellation Radarsat (RCM)) acquises au cours des hivers 2022 et 2023 ont et e utilis ees pour d eterminer le mouvement les glaciers a travers du champ de glace St. Elias au Yukon/Alaska.Notre cartographie des vitesses r egionales est largement conforme aux etudes pr ec edentes, avec un mouvement plus rapide (>600 m/an) pour les glaciers provenant du Yukon qui s' ecoulent vers le sud et l'ouest jusqu' a la cte de l'Alaska et un mouvement relativement plus lent (100 a 400 m/an) pour les glaciers terrestres qui s' ecoulent vers l'est et le nord-est et restent au Yukon.Nous avons identifi e deux nouvelles progressions glaciaires dans les champs de glace: l'avancement du glacier N a ud ay (Lowell) en hiver 2022 et celle du glacier Chitina en hiver 2023, et suivons leur progression de janvier a mars en utilisant des images RCM acquises aux 4 jours.Pour evaluer la qualit e des vitesses d eriv ees de RCM, nous comparons nos r esultats avec 50 mesures simultan ees a trois stations dGPS situ ees sur deux glaciers du Yukon et constatons que la diff erence absolue moyenne entre les mesures est de 6,6 m/an.Nos r esultats d emontrent l'utilit e des donn ees RCM pour d eterminer le mouvement des glaciers dans de vastes r egions a topographie complexe, pour appuyer les etudes sur les glaciers ayant un ecoulement rapide et une augmentation du volume et pour perp etuer l'h eritage des produits de vitesse d eriv es de la mission Radarsat-2.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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