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Enregistrement W4402260687 · doi:10.1109/igarss53475.2024.10640480

Investigation of Polarimetric ALOS2 for Peatland and Permafrost Monitoring in the Wapusk National Park

2024· article· en· W4402260687 sur OpenAlexaffabout
R. Touzi, P. A. Wilson, Gabriel Hould Gosselin, Richard Brook

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatPermafrostNational parkRemote sensingEnvironmental sciencePolarimetryForestryPhysical geographyHydrology (agriculture)GeologyGeographyArchaeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wetlands with at least 30-40 cm of peat accumulated on the surface represent an important class of wetlands named peatland. Although peatlands globally only cover 3% of the land surface they store 30% of the terrestrial carbon. Therefore, it is important to maintain and protect peatlands to prevent greenhouse gas release. Unfortunately, major peatland transformations have been detected in the boreal and subarctic peatland regions. Permafrost degradation across Canada’s vast peatlands threatens Canada’s existing energy infrastructure network and the relative vulnerability of peatlands is a critical knowledge gap that represents a substantial risk in new infrastructure development projects. Uninformed management of, and thus subsequent loss of, vulnerable peatlands over the next decade represents one of the most significant impacts on Canada’s carbon balance resulting from land management and resource development. Cost-effective peatland & permafrost mapping and monitoring should be possible due to advances in the technology of earth observation satellites. In particular, the sensitivity of polarimetric L-band ALOS, ALOS2 and upcoming ALOS4, to peatland subsurface water flow, should permit accurate discrimination of bogs from fens; two important wetland classes of similar vegetation that can hardly be discriminated by Visible near-infrared satellites, C-band dual and polarimetric satellite SAR (Radarsat2, RCM, Sentinel), and conventional L-band (single- & dual-pol) SARs. Recently, we have shown that polarimetric long penetrating L-band ALOS permits a clear discrimination of bogs and fens using their different hydrological properties [1], [2]. This has been demonstrated for boreal peatlands (in La Baie des Mines, the Athabasca oil sand exploration region), and subarctic peatlands located at the Wapusk National Park ([3], [4], [2]). it is shown that among all the parameters generated by the Touzi, Cloude-Pottier [5] and Freeman [6] ICTDs, only the dominant scattering type phase ϕs1generated by the Touzi decomposition [7], [8] is sensitive to peatland subsurface water flow. The complementary information provided by the Touzi discriminators [9], which exploits the extrema of the degree of polarization (DoP), permits an enhanced separation of treed peatlands from upland forests [4]. Recently, we have shown that the excellent performances of polarimetric ALOS2 in term of NESZ (-37 dB) permits the demonstration of the unique long penetration L-band SAR capabilities for enhanced detection and mapping of discontinuous permafrost (up to 50cm) in the vicinity of Namur Lake, in Northern Alberta [10]. The use of ALOS2 images collected at 27°incidence angle and the medium scattering type phase ϕs2provided by the Touzi decomposition leads to more accurate mapping of relatively deep permafrost (up to 50 cm under the peatland surface) than the Lidar-Landsat permafrost map obtained by Alberta Geological Survey [10]. In this study, polarimetric ALOS2 images collected at 25° are used for characterization of peatlands and permafrost in the Wapusk National Park. The results obtained permit the confirmation of the unique information provided by the dominant scattering type ϕs1and the medium scattering type phase ϕs2for enhanced mapping of peatlands, and charcterization of relatively deep subsurface permafrost (up to 50cm).

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)0,000
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 enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,198 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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