New insights into distinguishing temperate deciduous swamps from upland forests and shrublands with SAR
Notice bibliographique
Résumé
Although wetlands are widely recognized for thier important role in providing ecosystem services, their abundance, spatial extent, and condition remain poorly constrained and at-risk of decline. Accurate mapping and monitoring are therefore essential for their protection. However, distinguishing swamps from upland forests and shrublands is especially challenging because optical sensors cannot detect water and/or saturated soil under dense canopies. Synthetic Aperture Radar (SAR) offers distinct advantages in this regard: (1) under certain conditions, microwaves can penetrate vegetation and provide a strong backscattered signal from double bounce when surface water or very wet soil are present, and (2) microwaves can penetrate clouds, providing an opportunity to monitor changes in moisture or the extent of flooding through time. In spite of these advantages, users may still find it difficult to know which wavelengths, incidence angles, polarization states, and times of year can be used to detect swamps because of the complexity of choices, and some confusing and conflicting results presented in the literature. The goal of this research was therefore to better elucidate the impacts of sensor and environmental characteristics on the seasonal backscattering behaviour observed in and separability between swamps and dry, upland forests and shrublands , as well as determine the need for additional ancillary data like digital elevation models and derivatives to improve mapping accuracy. Using SAR data from three sensors with two different wavelengths, various polarization states, and a range of incidence angles we: (1) investigate the drivers of variations in seasonal trends and the frequency and timing of changes among different SAR time series, and assess their impact on separability, (2) quantify the importance of acquisition timing, type, number of derivatives on the accuracy of Random Forest models. Our results show that a common pre-conception that longer wavelengths are preferred for distinguishing flooded versus upland forests and shrublands has proven overly general, that data acquired before leaf flush in the spring provides superior results, and that DEM data only provides an advantage when using sub-optimal SAR data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».