Optimizing rock glacier activity classification in South Tyrol (northeastern Italy): integrating multisource data with statistical modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. As a consequence of atmospheric warming, high-altitude periglacial and glacial environments exhibit clear signs of cryosphere degradation, and the Alps serve as a natural laboratory for studying the primary effects on permafrost-related features. Our research in South Tyrol, northeastern Italy, aimed to develop an updated classification system, based on remote sensing data and statistical models, for rock glacier activity, categorizing it as active, transitional, or relict according to the new Rock Glacier Inventories and Kinematic (RGIK) guidelines. While the current regional inventory includes activity attributes based on morphological observations and differential interferometric synthetic aperture radar (DInSAR) coherence, it lacks a comprehensive classification that also considers climatic drivers, displacement rates, and morphometric parameters. To fill this gap, we utilized the Alaska Satellite Facility's interferometric synthetic aperture radar (InSAR) cloud computing, employing the Small Baseline Subset (SBAS) and Miami InSAR time-series software in Python (MintPy) algorithms to extract velocity data for each rock glacier investigated in this study. Additionally, we analysed geomorphological and climatic maps derived from in situ and remote sensing data to obtain descriptive parameters influencing rock glacier development and activity. From a wide range of potential variables, we selected eight key predictors, representing physical (e.g. temperature), morphological (e.g. roughness), and dynamic attributes (e.g. velocity and coherence indicators). These predictors were integrated in a multiclass generalized additive model (GAM) classifier to categorize the mapped landforms. Applying this model to the entire dataset (achieving an area under the curve (AUC) over 0.9) allowed us to address gaps in previous classification methods and provided activity attributes for previously unclassified rock glaciers, along with associated uncertainty values. Our approach enhanced the previous classification, leaving only 3.5 % of features unclassified compared to 13 % in morphological classification and 18.5 % in the DInSAR-based method. The results revealed a predominance of relict features (∼75 %) and a smaller number of active ones (∼10 %). The result of the distribution of active, transitional, and relict classes suggests that the transition from active to relict states is not direct. Instead, an intermediate transitional phase is commonly observed. This comprehensive approach refines the categorization of mapped features and improves our understanding of the factors influencing rock glacier activity in the alpine environment in South Tyrol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».