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Enregistrement W4392760211 · doi:10.5194/egusphere-egu24-13843

Using multispectral imagery to characterise weathering: A case study of moraines in the Central Andes

2024· preprint· en· W4392760211 sur OpenAlexaff
Mitch D’Arcy, Martin Lang, Taylor Schildgen, Henry T. Crawford, Sam Brooke

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoraineMultispectral imageWeatheringGeologyRemote sensingGeomorphologyEarth sciencePhysical geographyGeographyGlacier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing recognition that multispectral satellite imagery can be used to characterise the weathering state of material exposed at the Earth’s surface. However, it remains unclear if and how satellite-derived weathering indices can be linked, in a universal way, to the fundamental controls on weathering (e.g., surface age and composition, temperature, moisture availability). Here, we use Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) multispectral imagery to characterise the reflectance of 75 dated moraines, distributed throughout the Central Andes between 7 and 27 °S. As imaged from space, these moraines represent ageing surfaces composed of sediment that is undergoing physical and chemical weathering. The moraines present an ideal opportunity to explore the controls on weathering over 103-105 year timescales, because they span major gradients in age (1-112 kyr), temperature (2-9 °C), precipitation (100-1000 mm/yr), and also lithological composition.From contrast-enhanced Landsat-8 imagery, we derive a simple band ratio that has been demonstrated to act as a weathering index, scaling with the extent of chemical weathering and the presence of secondary minerals. At every location, we observe a non-linear increase in the weathering index with moraine age. Older moraines exhibit a systematic shift in brightness from visible wavelengths to the short-wave infrared, driven by mineralogical changes during weathering. We also detect subtler variations in the rates and magnitudes of changes in the weathering index that relate to lithological composition. Moraines with mineralogically-diverse compositions (e.g., intrusives and volcanics) display faster and larger increases in the weathering index compared to moraines with mineralogically-simple lithologies (e.g., quartzite and carbonates). Next, we derive the rates of change of the weathering index as a function of moraine age, and compare with past climate. Precipitation emerges as a key control on the weathering index, with faster weathering coinciding with wetter conditions in both time and space. The weathering index increases faster during known episodes of wet climate in the past, registering both 23 kyr precessional cycles and abrupt, 1 kyr Heinrich events. The weathering index also exhibits significantly larger increases in the northern Central Andes, where the climate is much wetter, compared to the southern Central Andes where the climate is drier. Temperature exerts an inverse control on the weathering index, which we speculate reflects the role frost-shattering plays in facilitating chemical weathering.This work demonstrates that freely-available Landsat-8 imagery can be used to reconstruct the weathering of sedimentary landforms across time and space. Furthermore, our results hint at the presence of fundamental relationships between weathering state, as detected by multispectral sensors, and primary variables such as time, substrate composition, and climate.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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