Characterization of ice coverage in the St. Lawrence River using satellite imagery and an operational ice status index
Notice bibliographique
Résumé
The St. Lawrence River is part of an important international shipping route, with numerous shoreline communities and major infrastructure such as dams and hydroelectric power generation stations. In winter, ice is a crucial consideration in water management decisions on the upper part of the St. Lawrence, from Lake Ontario to Montreal. The water management board and hydroelectric companies closely monitor river ice conditions at two key locations, Lake St. Lawrence and Beauharnois Canal. River flow is usually reduced to encourage the formation of a stable ice cover and prevent problematic ice jams; once this cover forms, flow may be increased. Since the year 2000, detailed observations have been made on ice cover presence and stability, and a numeric ice status index has been recorded for each day of the ice season. The availability of remotely-sensed data, such as satellite imagery, affords another way to monitor ice conditions. Satellite-based optical imagery was used to classify pixels on the St. Lawrence River as either ice or water. The percent coverage of the surface by ice was then calculated over each area for images from 2013 to 2022. This satellite-derived ice coverage was compared with the ice status indicator timeseries, and preliminary correlations were established. Several machine-learning methods for synthetic aperture radar (SAR) imagery analysis were also tested and summarized.
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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 | 0,002 |
| 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 ».