Investigation of Polarimetric ALOS-2 for Discontinuous Permafrost Mapping in Northern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the dominant and medium scattering phases generated by the Touzi decomposition are investigated for discontinuous permafrost mapping in peatland regions. Polarimetric ALOS2, LIDAR and field data were collected in the middle of August 2014, at the maximum permafrost thaw conditions, over discontinuous permafrost distributed within wooded palsa bogs and peat plateaus near the Namur Lake (Northern Alberta). The ALOS2 image, which was miscellaneously calibrated with antenna cross-talk (-33dB), much higher than the actual ones, is recalibrated. This leads to a reduction of the residual calibration error (down to -43 dB), and permit a significant improvement of the dominant and medium scattering type phase (20°-to-30°) over peatlands underlain by discontinuous permafrost. The Touzi decomposition, Cloude-Pottier α-H incoherent target scattering decomposition, and the HH-VV phase difference are investigated, in addition to the conventional multi-polarization (HH, HV, and VV) channels, for discontinuous permafrost mapping using the recalibrated ALOS2 image. A LiDAR-based permafrost classification developed by Alberta Geological Survey (AGS) is used, in conjunction with the field data collected during the ALOS2 image acquisition, for the validation of the results. It is shown that the dominant and scattering type phases are the only polarimetric parameters which can detect peatland subsurface discontinuous permafrost. The medium scattering type phase, ϕs2, performs better than the dominant scattering type phase, ϕs1, and permits a better detection of subsurface discontinuous permafrost in peatland regions. ϕs2also allows for better discrimination of areas underlain by permafrost from the non-permafrost areas. The medium Huynen maximum polarisation return (m2) and the minimum degree of polarisation (DoP), pmin, can be used to remove the scattering type phase ambiguities that might occur in areas with deep permafrost (more than 50cm depth). The excellent performances of polarimetric PALSAR2 in term of NESZ (-37 dB) permit the demonstration of the very promising L-band long penetration SAR capabilities for enhanced detection and mapping of relatively deep (up to 50 cm) discontinuous permafrost in peatlands regions [1].
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».