The coast from above: remote sensing tools for the investigation of Arctic coastal settings
Notice bibliographique
Résumé
While concern about coastal erosion on arctic coasts arises due to increasing impacts on several northern communities and potential threats to oil and gas activities in the circum-arctic, means to document and assess precisely rates and causes of coastal erosion remain scarce due to the remote locations of arctic coastal settings. Remote sensing tools offer relatively cheap and efficient means to compensate for the remoteness of these areasWe present in this poster several applications of remote sensing tools which address the issue of coastal erosion on Herschel Island, Yukon Territory with sensors operating at different spatial and temporal scales. Optical high resolution imagery is used to map periglacial features and ground ice presence in the backshore zone and assess planimetric coastal retreat rates. High resolution stereo-pairs provide a mean to document the volume of sediment eroded from the coast as well as the quantities of total organic carbon released to the nearshore zone. Finally, investigations of the spectral characteristics of coastal landcovers using high to medium resolution imagery enables the reconstruction of several stages of landslide activity and the prediction of zones at risk on ice-rich coasts.We put into perspective these applications with the expected launches of new generations of high resolution satellites and satellite constellations and the subsequent changes in approach of the temporal and spatial scales of coastal erosion. In addition, we highlight the potential of these types of tools within the context of future arctic research as mean to provide a common baseline for coastal erosion studies in the circum-arctic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».