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Enregistrement W6987527562

TerraSAR-X Time Series Fill a Gap in Spaceborne Snowmelt Monitoring of Small Arctic Catchments - A Case Study on Qikiqtaruk (Herschel Island), Canada

2019· other· en· W6987527562 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revueelib (German Aerospace Center) · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowmeltSnowTundraArcticSnow coverMeltwater
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The timing of snowmelt is an important turning point in the seasonal cycle of small Arctic catchments. The TerraSAR-X (TSX) satellite mission is a synthetic aperture radar system (SAR) with high potential to measure the high spatiotemporal variability of snow cover extent (SCE) and fractional snow cover (FSC) on the small catchment scale. We investigate the performance of multipolarized and multi-pass TSX X-Band SAR data in monitoring SCE and FSC in small Arctic Tundra catchments of Qikiqtaruk (Herschel Island) off the Yukon Coast in the Western Canadian Arctic. We applied a threshold based segmentation on ratio images between TSX images with wet snow and a dry snow reference, and tested the performance of two different thresholds. We quantitatively compared TSX- and Landsat 8-derived SCE maps using confusion matrices and analyzed the spatiotemporal dynamics of snowmelt from 2015 to 2017 using TSX, Landsat 8 and in situ time lapse data. Our data showed that the quality of SCE maps from TSX X-Band data is strongly influenced by polarization and to a lesser degree by incidence angle. VH polarized TSX data performed best in deriving SCE when compared to Landsat 8. TSX derived SCE maps from VH polarization detected late lying snow patches that were not detected by Landsat 8. Results of a local assessment of TSX FSC against the in situ data showed that TSX FSC accurately captured the temporal dynamics of different snow melt regimes that were related to topographic characteristics of the studied catchments. Both in situ and TSX FSC showed a longer snowmelt period in a catchment with higher contributions of steep valleys and a shorter snowmelt period in a catchment with higher contributions of upland terrain. Landsat 8 had fundamental data gaps during the snowmelt period in all 3 years due to cloud cover. The results also revealed that by choosing a positive threshold of 1 dB, detection of ice layers due to diurnal temperature variations resulted in a more accurate estimation of snow cover than a negative threshold that detects wet snow alone. We find that TSX X-Band data in VH polarization performs at a comparable quality to Landsat 8 in deriving SCE maps when a positive threshold is used. We conclude that TSX data polarization can be used to accurately monitor snowmelt events at high temporal and spatial resolution, overcoming limitations of Landsat 8, which due to cloud related data gaps generally only indicated the onset and end of snowmelt.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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