Analysis of a topographic-based InSAR SWE estimation technique for low-land permafrost terrain north of Inuvik, Northwest Territories
Notice bibliographique
Résumé
InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) is a well-established method for measuring small-scale surface deformations over large regions; however, contaminating effects of snow cover on the InSAR phase prevents the use of (usually less noisy) winter InSAR data, limiting the accuracy of comprehensive measurement of seasonal dynamics in permafrost terrain.In this study we investigate if a previously developed topography-based approach for estimating the contribution of the Snow Water Equivalent (SWE) from repeat pass InSAR phase is accurate enough to correct the displacement phase of the winter data.We use a stack of TerraSAR-X strip map data covering several winters over a study region located in low-lying permafrost north of Inuvik, Northwest Territories.In the study region several ground truth sites have been instrumented with (1) an inclinometer to measure vertical surface deformation due to active layer dynamics of the permafrost, and (2) an ultra-sonic range finder to measure snow-depth.Our analysis found a high uncertainty in the topographic SWE estimates around our ground truth sites due to insufficient variation in terrain preventing us from evaluating the method directly against the ground truth.Estimates for other areas with higher terrain variability farther away from our ground truth sites, however, showed more promising results in terms of error estimates from the topographic SWE estimation being small enough to correct the phase of winter InSAR data to allow their use for comprehensive permafrost active layer displacement measurements.1
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».