A novel sea ice floe fragmentation index using Sentinel-2 and AMSR2 satellite data based on machine learning
Notice bibliographique
Résumé
• Floe fragmentation index (FFI) quantifies the degree of sea ice floe fragmentation. • FFI revealed floe structural variation even at the same sea ice concentration (SIC). • FFI enables daily floe fragmentation monitoring via microwave and machine learning. • FFI proacted clearly to sea ice loss, even when SIC remained stable. • Rapid increase in FFI was consistently followed by a sharp decline in SIC. Sea ice indices such as sea ice concentration (SIC) play a key role in monitoring climate change. However, it does not fully capture the vulnerability of sea ice to melting, especially under conditions of floe fragmentation. To address this limitation, we introduce a novel metric—the floe fragmentation index (FFI)—designed to quantify the degree of fragmentation of sea ice. We constructed the FFI reference map using high-resolution Sentinel-2 imagery based on k-means clustering and manual editing. This reference was then paired with AMSR2 passive microwave data to train three machine learning models—gradient boosting (GB), random forest (RF), and support vector regression (SVR)—enabling consistent, daily mapping of FFI across the Arctic. FFI increases as sea ice becomes more fragmented. Even under identical SIC conditions (e.g., 50%), the reference FFI captured distinct differences in floe structure, demonstrating its ability to represent fragmentation more explicitly than SIC. In comparison with the reference FFI derived from Sentinel-2, the gradient boosting model demonstrated the best performance, with an R 2 exceeding 0.94 and a root mean square error (RMSE) below 0.22. Since RMSE was computed against the reference FFI, it is expressed in the same unit as FFI, which is dimensionless. To examine differences between SIC and FFI under relatively stable sea ice conditions, we focused on the Laptev Sea—a region where import and export of sea ice are minimal in summer. At the point of sea ice disappearance within this area, no early signs were observed in SIC, whereas FFI did reveal such signals. In particular, under conditions where the sea ice was highly fragmented and thus more likely to drift away or melt, SIC remained close to 100%, while FFI captured the relatively severe fragmentation of the sea ice. The time-series comparison between the FFI and SIC revealed that a rapid increase in FFI, highly exceeding its seasonal tendency, was followed by or occurred simultaneously with a rapid decrease in SIC, which also exceeded twice the magnitude of its seasonal tendency. Ultimately, the FFI complemented SIC by capturing fragmentation changes, potentially allowing earlier detection of SIC change in the melting seasons.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 ».