Arctic Thermokarst Lake Behaviour: Quantifying Change through Automatic Pixel Classification in Google Earth Engine and the Landsat Archive
Notice bibliographique
Résumé
Thermokarst lakes cover an estimated 20-40% of Earth’s 14x106 km2 of permafrost. Increasing thermokarst lake size is often used as a proxy for permafrost degradation and associated methane emissions. Lack of long-term, high frequency observations has led to poor quantification of changes in thermokarst lake size as a potential result of climate change. In this study, a scalable and reproducible automatic workflow for water pixel classification was developed in Google Earth Engine using the entire 50-year Landsat archive, and was applied to thermokarst lake ecosystems to detect long-term changes in regional lake fractional area. Two lake area datasets were produced in regionally contrasting study sites: a 45-year dataset in Tuktoyaktuk, Canada and, due to lack of available imagery, a 23-year database for Siberian lakes on the border of the Sakha Republic in Russia. Tuktoyaktuk, a region of extensive thermokarst activity, has a high percentage of thermokarst lake area enabling rigorous testing of the detection algorithm. The fast warming of the region’s permafrost allows a narrative to be established using Landsat timeseries. The lakes near Sakha Republic were chosen based on high Landsat image availability to test the wider applicability of the workflow in geographically varying permafrost regions. Water pixel identification had a 93% accuracy compared to published datasets. Lake coverage in Tuktoyaktuk is higher, with lakes covering on average 20.7% more of the total area. Both areas had overall increases in fractional lake area, with Tuktoyaktuk recording a 3.5 times greater increase. Annual rates of expansion are increasing at 0.23% in Tuktoyaktuk and 0.49% in the Siberian study site. Estimated total emissions from both sites over their respective time periods was 1.58x106 tCH4, or 44.24x106 tCO2e. Key drivers of lake area change require more research, but both sites demonstrated strong positive correlation with freezing height anomaly and sea surface temperature anomaly. Future work should focus on applying the workflow to build a global database of observations and incorporating multiple data sources to improve coverage on intra-annual timescales, thereby allowing for more rigorous review of climatic drivers of change.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».