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Enregistrement W4389373093 · doi:10.5194/essd-2023-193-cc2

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2023· peer-review· en· W4389373093 sur OpenAlexaboutno aff
Tabea Rettelbach, Ingmar Nitze, Inge Grà ⁄ nberg, Jennika Hammar, Simon Schäffler, Daniel Hein, Matthias Geßner, Tilman Bucher, Jörg Brauchle, Jörg Hartmann, Torsten Sachs, Julia Boike, Guido Grosse

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostThermokarstRemote sensingOrthophotoChange detectionClimate changePoint cloudGlacierAerial surveyDigital surfaceAerial photosLandformArcticEnvironmental sciencePhysical geographyCartographyGeologyGeographyComputer scienceArtificial intelligenceLidar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Permafrost landscapes across the Arctic are very susceptible to a warming climate and are currently experiencing rapid change. High-resolution remote sensing datasets present a valuable source of information to better analyze and quantify current permafrost landscape characteristics and impacts of climate change on the environment. In particular, aerial datasets can provide further understanding of permafrost landscapes in transition due to local and widespread thaw. We here present a new dataset of super-high-resolution digital orthophotos, photogrammetric point clouds, and digital surface models that we acquired over permafrost landscapes in northwestern Canada, northern, and western Alaska. The imagery was collected with the Modular Aerial Camera System (MACS) during aerial campaigns conducted by the Alfred Wegener Institute in the summers of 2018, 2019, and 2021. The MACS was specifically developed by the German Aerospace Center (DLR) for operation under challenging light conditions in polar environments. It features cameras in the optical and the near-infrared wavelengths with up to 16 megapixels. We processed the images to four-band (blue – green – red – near-infrared) orthomosaics, digital surface models with spatial resolutions of 7 to 20 cm, and 3D point clouds with point densities up to 44 pts/m3. This super-high-resolution dataset provides opportunities for generating detailed training datasets of permafrost landform inventories, a baseline for change detection for thermokarst and thermo-erosion processes, and upscaling of field measurements to lower-resolution satellite observations. All three regional dataset collections, along with supporting data, are available via PANGAEA; the DOIs are listed in the Code and Data Availability Section.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7280,655

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,221 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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