The Hidden Image of Thawing Permafrost: project overview and first results of the radar polarimetric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Permafrost in the Northern hemisphere is rapidly warming in the context of climate change. The degradations associated to this trend pose several threats, locally to landscapes, infrastructures and settlements, and globally as permafrost is a potential source of greenhouse gazes in the carbon cycle. Different remote sensing methods can be used to monitor permafrost, most of them relying on surface observables which are then related to the ground thermal state. The Hidden Image of Thawing Permafrost (HIT Permafrost) project however aims at mapping directly subsurface properties using remote sensing data. We are aiming in particular at estimating soil properties such as ground ice content, layer composition and frozen versus non-frozen state of the soil in the sense of a vertical layering. To achieve this, the project relies on expert knowledge, ground measurements and remote sensing data combined using innovative techniques and models. The data has been collected over a particular test site, Trail Valley Creek, located in the Mackenzie River Delta (Canada). Airborne campaigns were performed simultaneously by the Alfred Wegener Institute (AWI) and the German Aerospace Center (DLR) in summer 2019 and winter 2019, providing a unique dataset of respectively optical photographs and LIDAR, and multimodal Synthetic Aperture Radar. We will give an overview of the HIT Permafrost project and present some first results of the radar polarimetric analysis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».