Lake and river ice classifications with SWOT
Notice bibliographique
Résumé
Lake and river ice play an essential role in northern latitudes, contributing to various human activities (such as transportation and fishing), weather regulation, aquatic ecosystems and as an indicator of climate change. Remote sensing data are increasingly used to monitor lake and river ice due to the scarcity of in situ observations, but significant challenges remain due to some limitations of optical and C, L, and X-band radar sensors. More accurate and frequent measurements of ice dynamics are also required. The SWOT satellite, with its Ka-band radar interferometer and high spatial and temporal coverage, offers an unprecedented opportunity to monitor lake and river ice. With SWOT data available since March 2023, we now have two whole winter seasons to study the signal on lake and river ice. As backscatter (sig0) decreases but interferometric coherence remains high (or phase noise standard deviation remains low), ice-covered areas can be detected. However, the signal also varies with the incident angle, requiring the development of an algorithm that takes sig0, coherence, phase noise standard deviation,and incident angle into account. Pixel-by-pixel classification with a random forest allows the monitoring of the spatial variability of ice cover. Pixels are classified into four categories: Water (original SWOT classes 3 and 4), Darkwater (class 5), Low-Coherence (classes 6 and 7) and Ice. The figure below shows an example for Richardson Lake in Canada in spring 2025. The pixel-by-pixel classification is then used in a second random forest to develop a dynamic ice flag for the HR_LakeSP product. The lake-scale classification was developed on lakes in Canada (15 lakes) and Norway (9 lakes) and tested on independent lakes (45 in Canada and 30 in Norway) during the 2024-2025 winter season, achieving an precision of more than 92% when compared to the visual interpretation of Sentinel-2 images, regardless of incident angle, lake size, or region. This classification will be applied to lakes in other regions (e.g. Alaska and Tibetan Plateau) in the next months to validate its global application. A similar classification for rivers is currently being developed at HR_RiverSP node level, again using pixel-by-pixel classification and random forest.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».