Temporal Deep Learning Approach to Bedfast and Floating Thermokarst Lake Ice Mapping using SAR imagery: Old Crow Flats, Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Lake ice is a fundamental part of the freshwater processes in cold regions and a sensitive indicator of climate change. As such, in light of the recent climate warming, monitoring of lake ice in arctic and sub-arctic regions is becoming increasingly important. Many shallow arctic lakes and ponds of thermokarst origin freeze to bed in the winter months maintaining the underlying permafrost in its frozen state. However, as air temperatures rise and precipitation increases, less lakes are expected to develop bedfast ice. In fact, a consistent decrease in maximum ice thickness has been observed over the past decades. \nSynthetic aperture radar (SAR) offers a unique opportunity to monitor lake ice regimes remotely. Taking advantage of the growing temporal resolution of microwave remote sensing, we proposed applying a temporal deep learning approach to lake ice regime mapping. We employed a combination of Sentinel 1, ERS 1/2, and RADARSAT 1 SAR imagery for the Old Crow Flats (OCF), Yukon, Canada to create an extensive annotated dataset of SAR time-series labeled as either bedfast ice, foating ice, or land, used to train a temporal convolutional neural network (TempCNN). The trained TempCNN, in turn, allowed to automatically map lake ice regimes over a 29-year period (1993-2021). The classi ed maps aligned well with the available fi eld measurements and Canadian Lake Ice Model (CLIMo) simulated ice thickness. Reaching a mean overall classi cation accuracy of 95.05%, the temporal deep learning approach was found promising for automated lake ice regime classi cation. Change detection tools were utilized to determine lake ice regime changes in the OCF over the past 29 years. In the view of signi cant annual variability, no consistent transition towards more foating lake ice was observed. On the contrary, the overall change indicated an extensive transition to bedfast ice caused by a growing number of catastrophic drainages within the examined time period brought on by climate warming and thermokarst processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».