Application of Sentinel-1 data to quantify Arctic Coastal Retreat
Notice bibliographique
Résumé
In the arctic region many coastal areas exhibit rapid erosion, with coastal retreat or erosion rates of 10 meters per year (m/yr.) or higher in places. This poses a threat primarily to all manner of infrastructure built directly on and near the coastline. With climate change the coastal erosion is expected to increase. This effect is expected to be especially severe in the continuous permafrost region, as the coastal erosion is linked with the increase in thermoerosion of the permafrost. A remote sensing method with high coverage and sufficient temporal observation frequency at lower cost than from aerial photography would be practical to mitigate the problem. This would enable assessing and predicting (potential) damage to existing infrastructure and planning of its future locations. A thresholding method based on TerraSAR-X x-band synthetic aperture radar observations is applied to lower resolution Sentinel-1 c-band synthetic aperture radar observations monitor the coastal erosion rates. This study aims to determine the feasibility of using this method with Sentinel- 1 data. For this purpose, the method is applied to Senteinel-1 Backscatter scenes and the Coherence between scenes within each year from 2016 to 2020 at three sample sites on Herschel Island (Beaufort Sea, northern Canada). The method was successfully applied to the Sentinel-1 Backscatter data, yielding reliable and accurate results for one of the sample sites, with the highest estimated erosion rate of the three sites. The same technique was applied to the Coherence data. The obtained results were less reliable compared to the results from the Backscatter data, showing too high variance. The results indicate that the application is generally limited to the summer season and to coastlines oriented towards or parallel to the looking direction of the SAR sensor. The results are compared to previous studies of coastal erosion rates on Hershel Island or the nearby northern Yukon coastline region.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».