Investigation of Polarimetric ALOS2 for Peatland and Permafrost Monitoring in the Wapusk National Park
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».