Remote Sensing Time Series Analysis of Waterbody Colour Change In Northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study used Landsat data from 1984 to 2021 processed in Google Earth Engine to analyze the spatial and temporal pattern of waterbody colour change in Northern Canada. We created biennial composite mosaics with the 25th percentile pixel reflectance value from all valid cloud and ice-free Landsat pixels over each two-year period from 1984 to 2021. Waterbodies were defined as groups of contiguous water pixels from the Global Surface Water dataset greater than one hectare in size. According to this definition, a total of 1,453,464 waterbodies were identified and used in this study. We defined five optical change indicators: surface reflectance in the blue, green, red, and near-infrared bands, as well as turbidity calculated from the red band. The pixel values for each waterbody were first summarized zonally into median values for each waterbody in each mosaic, and then temporally, into Mann Kendall statistic and Theil Sen slope values of each change indicator for each waterbody across all mosaics. The time series statistics for each waterbody were then used as inputs to a random forest classifier to assign a value of changed or unchanged to each waterbody in the study area. The model classified 22.9% of the waterbodies as changed, with an overall accuracy of 91.8% and an AUC score of 0.95. The change was clustered in coastal areas and several inland regions. Each changed waterbody was then assigned a year of change based on the year of greatest absolute interannual change in the time series of green band reflectance. The pattern across the entire study area showed early peaks of change in 1986 and 1994, and more recent smaller peaks of change in 2008, 2012, and 2020. The pattern of temporal change was highly variable by region. This study shows promising results for the use of remote sensing to monitor waterbody change across very large areas. Furthermore, the methods outlined in this paper for creating composite mosaics and classifying waterbody colour can be easily modified and applied to new regions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».