Coastal Wetland Response to Climate Change and Sea Level Rise
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands play a crucial role in climate change mitigation due to their abilities to sequester large amounts of organic carbon. Wetlands in Canada compose roughly 1.29 million square kilometers or 13% of the country's total land mass. Canada’s wetlands are not immune to the effects of climate change, and increasing sea level rise has continued to bring strain to delicate coastal wetlands in particular. Studies into the long-term changes in these wetlands are variable, as best case scenario results estimate the sequestration of up to 1.5 Pg of organic carbon by 2100 through landward migration, though worst case scenario findings indicate that coastal squeeze could result in the loss of 3.4 Pg of sequestered carbon by 2100. This project aims to understand if the use of satellite imagery and remote sensing techniques can accurately assess and classify regions deemed as coastal wetlands. Multiple supervised classification methods were conducted on a 2024 Landsat 8 false colour composite image of a large coastal marsh in southern Nova Scotia and compared to the most up to date map from the Canadian Wetland Inventory. The most accurate method was returned, and was performed on the same area for an image in 2014 and 2005 respectively. The three classified images were then compared and overlaid onto one another to assess how the region has changed in the 20 year period. It is expected that some areas of the wetland will migrate inwards towards surrounding forested areas, as well as take over small forested islands within the marsh. Additional research into these regions conducted at areas of differing rates of sea level rise, as well as at wetlands bordering different land use types may help bring more understanding to how these ecosystems change over time according to their unique environments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».