Landforms and geoecological units of Pingo Canadian Landmark (Northwest Territories, Canada): a remote sensing-based approach
Notice bibliographique
Résumé
Pingo Canadian Landmark (PCL) is a 16.6 km2 protected coastal area located in the southwest region of Tuktoyaktuk Peninsula (Northwest Territories, Canada). PCL presents great geomorphological significance, containing characteristic permafrost landforms, such as pingos and tundra polygons. The scientific value of PCL gains even more relevance in a context of climate change, which is known to have particularly strong impacts on the Arctic (Cohen et al., 2014; Davy et al., 2018; Screen & Simmonds, 2010; Stjern et al., 2019). Much scientific evidence points to the increasing magnitude of coastal erosion and permafrost degradation, linked to higher air and sea temperatures, and marine storms, which may put the unique landforms of PCL at risk (Holland et al., 2023; Irrgang et al., 2018; Karjalainen et al., 2020; Lim et al., 2020a; Lim et al., 2020b; O’Rourke, 2017; Parker, 2021; Vermaire et al., 2013). The focus of this dissertation is to present a very detailed analysis of the landscape of PCL, supported by high quality remote sensing data. This analysis primarily includes: a Geomorphological Map, based on an ultra-high resolution (10 cm) optical orthomosaic and Digital Surface Model, captured in July 2019 using Unmanned Aerial Vehicles; and a supervised classification Landcover Map, based on very-high resolution (46 cm) WorldView-2 satellite imagery from 2017. The combined interpretation of these results permitted the identification of homogeneous sectors in terms of geomorphology and vegetation within PCL (geoecological units). Additionally, historic data (archived aerial photographs from 1950 to 2004) are interpreted to identify general trends of coastal erosion in the study area, and areas with direct anthropogenic impacts on PCL’s landscape are pointed out. The selected methodologies allowed to develop an unprecedentedly detailed and multifaceted diagnosis of PCL’s landscape. Also, hopefully this study will aid in the management of PCL and the conservation of its geoheritage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».