Monitoring subarctic environments using x- and c-band radar imagery.
Notice bibliographique
Résumé
Subarctic environments are signifi cantly aff ected by \nthe climate warming observed in recent decades. Th ese \nperturbations lead to many environmental changes such as \npermafrost thawing and expansion of shrub vegetation cover. \nSnow, with its insulating properties, also plays an important \nrole in these processes maintaining relatively warm ground \ntemperatures during the winter while protecting the vegetation \nfrom the cold and wind. Th e presence of shrubs may, in turn, \ntrap wind blown snow and creates a positive feedback favoring \nthe expansion of shrub vegetation at the expense of the tundra. \nTh e objective of this study is to develop methods for monitoring \nsimultaneous subarctic environments of these two elements to \nensure eff ective monitoring of subarctic environments. Satellite \nSynthetic Aperture Radar (SAR) allow, among other things, \nprovide information on the vertical structure of the observed \nobjects and are considered here to estimate the height of the \nvegetation and snow cover thickness. \nTh e study area is a 60 km2 \n region situated around the \nUmiujaq community (56.55° N, 76.55° W) in northern \nQuebec, Canada. Th e area can be divided into two distinct \nenvironments: the coastal region to the east and the Lac \nGuillaume-Delisle graben to the west. Th e vegetation in the \ncoastal region is very sporadic and dominated by tundra \nvegetation, while the graben vegetation is mainly shrublands \nwith patches of conifers. A series of polarimetric RADARSAT-2 \nC-band images (HH, VV, HV, VH polarizations) and dualpolarized \nTerraSAR-X X-band images (HH, HV polarizations) \nhave been acquired over the area between October 2011 \nand April 2012 during the fall and winter seasons. Field \nmeasurement campaigns where performed during the summer \nof 2009 and the winter of 2012 to collect data on the vegetation \nand snow characteristics respectively. Temperature and soil \nmoisture sensors were also installed at 6 selected sampling sites. \nIn-situ observations have shown that the height of the shrub \nvegetation infl uences the depth of the snow cover. Preliminary \nresults show an increase in the RADARSAT-2 backscattering \nwith vegetation height while the TerraSAR-X backscattering \nseems to saturate with higher vegetation. Th e fall images, \nrepresenting the baseline without snow cover, are then compared \nwith the winter images to evaluate the eff ect of snow cover on \nthe SAR signal. In the presence of snow, RADARSAT-2 signal \nis attenuated while the TerraSAR-X signal increases slightly. \nTh e relationship between snow depth and radar parameters \nis relatively weak. A fi rst classifi cation with and unsupervised \nWishart method was performed using the polarimetric \nRADARSAT-2 data to delineate vegetated areas and allowed \nto classify three types of vegetation. Given the correlation \nbetween the heights of vegetation and snow cover, improved \nsegmentation based on the height of the shrub cover should \nallow a better estimation of the snow cover parameters.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».