Exploring the Potential of SWOT Altimetry for Retrieving Lake Ice Thickness
Notice bibliographique
Résumé
Lakes play a critical role as climate change proxies and cover a significant portion of the northern latitude landscape. Lake ice phenology offers valuable insight into changing climate patterns, yet in situ observations of lake ice have declined substantially in recent decades (Li et al., 2023). This observational gap highlights the growing importance of remote sensing as a tool for understanding and monitoring lake ice (Tang et al., 2023). Northern and remote communities particularly rely on lake ice quality, quantity, and thickness for transportation on ice roads, subsistence activities, and recreational use (Knopp et al., 2022). There has been limited research exploring the use of satellite altimetry for the retrieval and estimation of lake ice thickness (LIT), however its efficacy and utility has been highlighted in recent studies (Beckers et al., 2017; Mayers et al., 2018; Li et al., 2023; Mangilli et al., 2024). Ku-band SWOT (Surface Water and Ocean Topography) altimetry presents an opportunity to retrieve ice properties and directly measure ice thickness. This study assesses the retrieval of LIT from SAR altimeters aboard legacy sensors Sentinel-3 and Sentinel-6 over the ice seasons from 2019 to 2024 on Kluane Lake, Yukon and compares it to the estimated LIT acquired from the SWOT altimeter analysis. LIT can be determined using Ku-band altimetry through the analysis of double-peaked waveforms characteristic to lake ice formed by the interaction of the radar signal with the ice interfaces (Beckers et al., 2017). The utilization of SWOT altimetry has the potential to advance the understanding of lake ice processes and provide valuable datasets for climate and hydrological models as well as overall resource management. This presentation discusses the potential applications of SWOT altimetry in lake ice thickness retrieval, emphasizing its capacity to fill critical data gaps and contribute to our understanding of lakes as dynamic systems in a changing climate.Beckers, J. F., Casey, J. A., & Haas, C. (2017). Retrievals of lake ice thickness from great slave lake and great bear lake using CryoSat-2. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(7), 3708-3720. Knopp, J. A., Levenstein, B., Watson, A., Ivanova, I., & Lento, J. (2022). Systematic review of documented Indigenous Knowledge of freshwater biodiversity in the circumpolar Arctic. Freshwater Biology, 67(1), 194–209.Li, X., Long, D., Cui, Y., Liu, T., Lu, J., Hamouda, M. A., & Mohamed, M. M. (2023). Ice thickness and water level estimation for ice-covered lakes with satellite altimetry waveforms and backscattering coefficients. Cryosphere, 17(1), 349–369.Mangilli, A., Duguay, C. R., Murfitt, J., Moreau, T., Amraoui, S., Mugunthan, J. S., Thibaut, P., & Donlon, C. (2024). Improving the Estimation of Lake Ice Thickness with High-Resolution Radar Altimetry Data. Remote Sensing, 16(14), 2510.Mayers, D., & Ruf, C. (2018, July). Measuring ice thickness with CYGNSS altimetry. In IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp. 8535-8538). IEEE. Tang, F., Chen, P., An, Z., Xiong, M., Chen, H., & Qiu, L. (2023). A Dual-Threshold Algorithm for Ice-Covered Lake Water Level Retrieval Using Sentinel-3 SAR Altimetry Waveforms. Sensors, 23(24), Article 24.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».