Remote sensing of a dynamic sub-arctic peatland reservoir using optical and synthetic aperture radar data
Notice bibliographique
Résumé
Stephens Lake, Manitoba is an example of a peatland reservoir that has undergone physical changes related to mineral erosion and peatland disintegration processes since its initial impoundment. In this thesis I focused on the processes of peatland upheaval, transport, and disintegration as the primary drivers of dynamic change within the reservoir. The changes related to these processes are most frequent after initial reservoir impoundment and decline over time. They continue to occur over 35 years after initial flooding. I developed a remote sensing approach that employs both optical and microwave sensors for discriminating land (i.e. floating peatlands, forested land, and barren land) from open water within the reservoir. High spatial resolution visible and near-infrared (VNIR) optical data obtained from the QuickBird satellite, and synthetic aperture radar (SAR) microwave data obtained from the RADARSAT-1 satellite were implemented. The approach was facilitated with a Geographic Information System (GIS) based validation map for the extraction of optical and SAR pixel data. Each sensor’s extracted data set was first analyzed separately using univariate and multivariate statistical methods to determine the discriminant ability of each sensor. The initial analyses were followed by an integrated sensor approach; the development of an image classification model; and a change detection analysis. Results showed excellent (> 95%) classification accuracy using QuickBird satellite image data. Discrimination and classification of studied land cover classes using SAR image texture data resulted in lower overall classification accuracies (~ 60%). SAR data classification accuracy improved to > 90% when classifying only land and water, demonstrating SAR’s utility as a land and water mapping tool. An integrated sensor data approach showed no considerable improvement over the use of optical satellite image data alone. An image classification model was developed that could be used to map both detailed land cover classes and the land and water interface within the reservoir. Change detection analysis over a seven year period indicated that physical changes related to mineral erosion, peatland upheaval, transport, and disintegration, and operational water level variation continue to take place in the reservoir some 35 years after initial flooding. This thesis demonstrates the ability of optical and SAR satellite image remote sensing data sets to be used in an operational context for the routine discrimination of the land and water boundaries within a dynamic peatland reservoir. Future monitoring programs would benefit most from a complementary image acquisition program in which SAR images, known for their acquisition reliability under cloud cover, are acquired along with optical images given their ability to discriminate land cover classes in greater detail.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».