Observing sea ice ridges and deformed sea ice from satellites in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study has been to assess capabilities and limitations of new earth observation satellites to detect and quantify sea ice ridges and other deformed sea ice types in the Arctic. Ridging and corresponding ice keels represent the thickest part of the sea ice cover. Detection and monitoring of ridges is therefore an important part of met-ice-ocean services to support operations in ice-covered seas. On large scale ridges can be observed by laser and radar altimeter data through a surface roughness parameter that is defined by standard deviation of the surface elevation measurements along the satellite orbit. The ICESat laser altimeter has provided experimental data over six weeks periods from 2003 to 2006. These data show clearly that the area north of Greenland and the Canadian Archipelago has the highest surface roughness of the Arctic sea ice and that firstyear ice has lower roughness than multiyear ice. This is in agreement with in situ observations and with aircraft laser measurements. On regional and local scale, satellite Synthetic Aperture Radar (SAR) images have been used to develop ridge detection methods over the last 10 – 15 years. Several studies of sea ice processes have been conducted in the Baltic Sea, the Barents Sea and Svalbard area, in the Russian Arctic and in Canadian waters, showing that SAR can be a useful tool to detect ridges and deformed ice. The advantage of the SAR is that it can be used to discriminate areas of deformed ice from areas of level ice. Also areas with hummocks, stamukhas and individual ridges of a certain width can be identified in SAR images. SAR image cannot provide any quantitative estimate of the height of ridges. This parameter can best be measured by laser altimeter. Use of SAR images with alternating polarization and high spatial resolution (better than 10 m) is expected to improve the classification of rough ice and detection of ridges. When SAR is used in combination with laser measurements from satellite or aircraft, the detection of ridges and leads is more reliable, reducing the ambiguity of the ridge signals in SAR images. Optical images can provide detailed maps of ice ridges if the resolution is very high, such as video records from aircraft.
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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 ».