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Enregistrement W7065025929

Detecting Impacts of Historic and Undocumented Landslide Tsunamis at High Latitude Sites Using NDVI

2022· article· en· W7065025929 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueScholarWorks (Central Washington University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideNormalized Difference Vegetation IndexVegetation (pathology)ShrubMultispectral imageMultispectral pattern recognitionGrassland
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last century most of the largest landslide tsunamis on record have occurred in remote regions of the world, which has led to a limited understanding of their impacts on landscapes. The goal of this work is to present a methodology to identify impacts of landslide tsunamis with a technique that does not require field work in extremely remote locations. Although landslide tsunamis have occurred that were not directly witnessed by anyone, evidence of landslide tsunamis can still be observed via satellite. Using multispectral satellite images, we calculated normalized difference vegetation index (NDVI) to identify tsunami-impacted sites, estimate tsunami wave runup, and quantify vegetation loss and vegetation recovery. This study focuses on four historic landslide tsunamis: 21 November 2000 in Paatuut, Greenland, 4 December 2007 in Chehalis Lake, British Columbia, Canada, 17 October 2015 in Taan Fiord, Alaska, and 17 June 2017 in Karrat Fjord, Greenland. We found that differenced NDVI allows for clear delineation of tsunami-impacted sites and estimates of tsunami runup heights to be reasonably close to measurements from previous studies. Time series analysis of NDVI at the high latitude study sites indicates areas stripped of vegetation by these landslide tsunamis subsequently require 10 to 45 years for vegetation to recover to pre-tsunami coverage. Tsunami trimlines formed in environments covered by trees and tall shrubs are sharper and better preserved over time compared to trimlines formed in low-lying shrub and grassland environments. We apply the NDVI methodology to Doroshin valley, Alaska to document an unobserved landslide tsunami from the Winter of 2002/2003. The tsunami affected approximately 0.12 km2 of land and had a maximum runup height of 38 m. The Doroshin event shows how even in the 21st century the catalog of landslide tsunamis undercounts actual events and demonstrates how difficult it is to assess landslide tsunami frequency relying only on human observation. The NDVI techniques tested in this study can detect past landslide tsunamis in unmonitored locations and are useful for emergency management planners to help remotely monitor hazardous locations. The technique can also aid in recovery and response of future tsunamis as well, by rapidly delineating tsunami-impacted sites.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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