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Enregistrement W4406767905 · doi:10.1002/eco.2759

Detecting Forest‐Wetland Changes in Northwestern Canada's Discontinuous Permafrost Region Using Landsat Trend Analysis

2025· article· en· W4406767905 sur OpenAlexafffundabout
Olivia Carpino, Stephanie Wright, Jiaao Guo, Jurjen van der Sluijs, Ryan Connon, William L. Quinton

Notice bibliographique

RevueEcohydrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesQueen's UniversityWilfrid Laurier UniversityUniversity of CalgaryTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcticNet
Mots-clésPermafrostWetlandEnvironmental sciencePhysical geographyHydrology (agriculture)Remote sensingGeologyGeographyEcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Rapid circumpolar warming has led to accelerated permafrost thaw that has induced extensive landscape change in northwestern Canada. In northwestern Canada's discontinuous permafrost zone, forest‐dominated peatland landscapes, which were largely underlain by permafrost, are transitioning to treeless, wetland‐dominated landscapes that are permafrost‐free. Previous studies that focused on permafrost thaw‐induced landscape transitions in boreal peatlands have used aerial photographs and/or high‐resolution satellite images acquired only at end nodes or decadal intervals across each study's time frame. This study uses a dense near‐annual resolution of mosaicked Landsat imagery to determine if changes can be detected to peatland landscapes over a 37‐year period for 10 study sites across a latitudinal transect through the southern Northwest Territories and northern British Columbia, Canada. Tasselled cap (TC) transformations (brightness, greenness and wetness) are applied to the Landsat imagery and compared with forest cover changes (1970–2010) derived from high resolution areal imagery to visually assess the performance of this method in revealing forest‐wetland changes driven by permafrost thaw. While methods based on Landsat TC trends have been successfully applied in northwestern Canada with forest fires and mass wasting, this study explores pixel trends as well as time series for more gradual thaw‐induced changes across peat plateaus, collapse scar wetlands and channel fens. This study demonstrates that TC transformations can be used to determine differing brightness, greenness and wetness trajectories for individual landcovers within permafrost peatlands (i.e., forest, collapse scar wetland and fen). However, the subtle and non‐monotonic landcover and hydrologic changes resulting from decades of permafrost thaw can be more challenging to detect. At the regional scale, widespread spectral greening was observed that was not solely indicative of forest cover or density increases, whereby TC trends were not consistent with expected permafrost thaw‐induced landscape changes. This work suggests that TC transformations may be limited in use for assessing broad‐scale effects of gradual permafrost thaw processes that occur at high temporal and spatial frequencies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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