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Enregistrement W7025107530

UndercoverEisAgents - Bird's Eye View of Permafrost Thawing

2022· other· en· W7025107530 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revueelib (German Aerospace Center) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostArcticBaseline (sea)Climate changeLivelihoodVegetation (pathology)RadarPaceSatelliteEarth observation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People in the Arctic have been experiencing dramatic changes to their landscapes for several decades. One cause is the thawing of permafrost, which affects the livelihoods of indigenous people the hardest. The thawing process of permafrost is also associated with ecological impacts including the release of greenhouse gases.
\nThawing is evident from very small-scale changes and disturbances to the land surface, which have been inadequately documented. By combining the knowledge of the Indigenous people in Northwest Canada and science, we seek to thoroughly understand and monitor surface changes attributable to permafrost thaw. The goal is to improve the database through UAV (Unmanned aerial vehicle) and satellite imagery together with young Citizen Scientists from schools in Northwest Canada and Germany. The high-resolution UAV datasets can also be utilized as a ground truthing baseline for further analyses employing optical and radar remote sensing time series data to gain a better understanding of the long-term changes in the region. This approach allows for the expansion of spaceborne remote sensing to very inaccessible regions in the global north while maintaining knowledge of the conditions on the ground. Due to the planned acquisition period of multiple years as well as the fast pace of changing environments on the ground, a change detection is possible within a short time period. Because one of the main goals of this project is the employment of cost-efficient consumer-grade UAVs, flight parameters must be optimized to enable precise 3D-models created by SfM (Structure from Motion), which are comparable over time as well as consistent with the spaceborne remote sensing datasets. Permafrost soil oftentimes stands out due to its striking polygonal surface features, especially if degradation processes have already set in. These structures range over different spatial scales and can be utilized to determine the grade of degradation. Using very high-resolution imagery of UAVs combined with high temporal repeat acquisitions of satellite remote sensing platforms, a comprehensive archive of observable surface features indicating the degree of degradation can be developed. For this, an automated workflow is going to be implemented, deriving the surface features from the acquired datasets with a subsequent analysis and monitoring of permafrost degradation based on classical image processing approaches as well as KI-based classification methods.
\nIn support of these methods, citizen scientist are integrated in the classification and evaluation process. To this end, school classes from both countries will participate in "virtual shared classrooms" to collect and analyze high-resolution remote sensing data. Students in Germany will be able to gain a direct connection to Northwest Canada through data and knowledge exchange with class mentors. The goals are to transfer knowledge and raise awareness about global warming, permafrost, and related regional and global challenges. The scientific data will provide new insights into biophysical processes in Arctic regions and contribute to a large-scale understanding of the state and change of permafrost in the Arctic.
\nThe UndercoverIceAgents project, funded by the Federal Ministry of Education and Research in Germany, was initiated in summer 2021.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,022

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,271 · 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
GenreAutre

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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