Assessment of LiDAR snow depth measurements and the spatiotemporal variability of the snowpack in a forested watershed on Vancouver Island
Notice bibliographique
Résumé
,This study uses repeat airborne LiDAR surveys to assess snow distribution within complex forested terrain in Russell Creek, a 33 km2 sub-basin of the Tsitika watershed, on northern Vancouver Island. LiDAR surveys used within this study were acquired in 2022 and 2023, with 4 – 5 flights per year timed with the intent to capture maximum snow depth, to the completion of the melt season. In addition, two separate bare earth models were used to assess error by acquisition date (2017 vs 2023). Over 2000 manual snow depth measurements were taken over the course of this study via a) cardinal plots within six different forest cover types and b) weather station snow courses conducted on gravel roads. Mean difference (MD) of the averaged manual and LiDAR measurements were overall lowest for the weather station snow courses (-29 to 13 cm) and highest in the harvested (juvenile and regenerating) plots (-39 to 134 cm). Analysis of the LiDAR bare earth point returns showed that juvenile and regenerating plots both had a low percentage of pixels with ground returns – average of 24 and 35% respectively - a result of the tall (~ 2 meter) and complex ground vegetation. Error was reduced in the juvenile forest plots (-22 to 29 cm) when LiDAR snow depth was processed with an alternative bare earth model acquired in 2017, in which the average coverage of ground returns was much greater (96%). Total snow storage within Russell Creek was relatively similar (1000 m) of the watershed - comprised of old growth forest and alpine cover types – store the majority (56 – 82%) of the snow. At high elevations (1400 – 1700 m) in the watershed, the snow volumes were much greater (28 – 44%) when processed with the 2023 bare earth model compared to the 2017. An additional component to this study was a paired control-treatment approach to assess the impacts of forest harvest on a) the bare earth model and b) snow distribution. Evaluation of pre- (2020) and post-harvest (2023) snow free models showed a slight (0.15 m) bias within treatment sites due to changes to the ground surface. After bias correction, the rate of increase in snow water equivalence between the pre-and post-harvest snow years in the treatment sites (1.4 – 4.2) doubled the control (0.7 – 1.7). Overall, these results highlighted the importance of the bare earth model to accurately measure snow, especially within complex forested and harvested watersheds.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».