PermaSAR – Improving TanDEM-X D-InSAR techniques for the detection of small-scale vertical movements \nin arctic permafrost regions
Notice bibliographique
Résumé
Surface dynamics, such as subsidence and heave, \nas a result of permafrost thawing and freezing is a \nwell-known phenomenon. Ground measurements are \nindicating that such movements exist and first attempts \nto use satellite data to detect these changes \non a larger scale have been undertaken. In particular \ndata from radar satellites have been used to generate \ndifferential interferograms (D-InSAR) in order \nto detect areas of movements. However there are \nstill many uncertainties and limitations related to \nthis method, such as the influence of vegetation and \nmicrotopography on the radar signal. \nWithin the PermaSAR project a multi-source approach, \nusing TanDEM-X data, ground truth measurements \n(subsidence stations and RTK GNSS), but \nalso highly precise terrestrial 3D LiDAR data shall \nhelp to identify influences of the captured surface \ncharacteristics on high-resolution D-InSAR. In a subsequent \nworking step the identified influences will be \nquantified and a method developed in order to mask, \nreduce, or even eliminate, these effects. \nFor the study, a region in Northwest Canada, 50 km \nNorth of Inuvik has been chosen. The site, so-called \nTrail Valley Creek, lies in the continuous permafrost \nzone and the thickness of the permafrost is up to \n370 m. The dominant vegetation in the basin are \nopen tundra areas consist mostly of grasses, lichens \nand mosses. Research activities of the past reveal a \npotential of subsidence due to permafrost thawing in \nthis region. \nIn 2015 two field campaigns in the region could \nbe realized: One in early June, after the freezing \nperiod and one in late August at the end of the thawing \nperiod. During the first campaign 8 automated \nground temperature loggers and manual 24 subsidence \nstations were installed. Active layer thaw depth, \nas well as subsidence was recorded at 12 sites manually. \nDuring both campaigns the high-performance \nterrestrial LiDAR system Riegl VZ-400 was used to \nsurvey at two different sites (40 × 50 m) the microtopography \nand vegetation in 3D. The used LiDAR has \nfull-waveform recording, with each single 3D measurement \nhaving a range precision and accuracy of about \n3-5 mm at 100 m. Both test sites have been scanned \nwith a point spacing of 3 mm at a distance of 10 m \nfrom 7 different scan positions. Additionally the Leica \nGNSS RTK GS10/GS15 system was used to get exact \ninformation about ground height and coordinates of \ncertain features. \nFirst results indicate \ni) a very good co-registration of the LiDAR data \nand RTK GNSS data of the two campaigns and \nii) a high correlation between the subsidence records \nof the LiDAR data, the RTK GNSS records and \nthe subsidence stations. \nThe corresponding mean subsidence rates derived \nfrom the three independent sources (LiDAR, GNSS \nRTK and subsidence stations) range from -2.31 cm \n(LiDAR) to -2.72 cm (subsidence station) (std. deviations \nfrom 0.89 (LiDAR) to 1.01 (subsidence \nstation)). First analysis of subsidence using the \nTanDEM-X data are shown and compared to our \nmulti-source ground truth measurements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».