Improving Surface Property Retrievals in Boreal Seasonal Snowpacks through Multiscale Modeling of Subgrid Reflectance
Notice bibliographique
Résumé
Time-series of surface reflectance and derived land cover and snowpack properties, including snow grain size (SGS), Normalized Difference Snow Index (NDSI), and Soil-Adjusted Vegetation Index were analyzed across multiple spatial resolutions using Landsat (30 m), MODIS (500 m), and VIIRS (1 km) observations over a 10-year period in the Western Canadian domain of NASA's Arctic and Boreal Vulnerability Experiment (ABoVE). The objective is to demonstrate a scalable framework for decomposing VIIRS reflectance signals and associated surface property estimates by accounting for the subgrid-scale heterogeneity introduced by mixed landcover types such as forests, wetlands, and open snow fields. The approach is to separate snow and vegetation reflectance contributions within coarse-resolution pixels and combine this information to produce a joint (mixed) distribution toward improving retrieval SGS, NDSI, and SAVI. The analysis showed that differences between VIIRS 1 Km coarse scale reflectance and Landsat averaged reflectance are closely linked to subgrid-scale variability in forest fraction, spatial organization of forests (quantified by pixel-based chi square heterogeneity) and the spectral behavior of the subgrid 500 m MODIS and VIIRS bands. To address these discrepancies, a random forest model was trained using high-resolution Landsat data to predict separately the mean and standard deviation of subgrid reflectance within each VIIRS pixel for forested and non-forested areas. Model results strong agreement for mean NIR reflectance (RMSE < 0.07, R² > 0.90) with Landsat and good skill in capturing spatial variability (R² ~ 0.5-0.7), particularly in heterogeneous forested regions. Predicted reflectance distributions were used to estimate NDSI, SAVI, and SGS, demonstrating improved agreement with Landsatderived values and reducing known biases in VIIRS-based retrievals. This work provides an unambiguous pathway to integrate VIIRS daily observations with machine learning based corrections for recovering the statistics of subgrid reflectance necessary to produce physically meaningful retrievals of snow cover properties in the absence of high-resolution data.
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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 | 0,000 | 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 ».