Développement et validation d'une approche pour faire le suivi du gel saisonnier du sol sur le bassin de la rivière La Grande à partir de l'utilisation conjointe d'images RADARSAT et d'images SSM/I.
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Abstract
Cette étude a été réalisée dans le cadre du programme CRYSYS (CRYospheric \nSYStem to monitor global change in Canada) du Service Canadien de \nl'Environnement (SCE) et porte sur le suivi du gel saisonnier du sol sur le bassin de \nla rivière La Grande à partir d'images SSM/1 et RADARSAT. \nLes objectifs de cette étude étaient, dans un premier temps, de déterminer le \npotentiel des images SSM/1 et RADARSAT à cartographier le gel saisonnier du sol à \nl'automne. Parla suite, cette étude visait à déterminer l'influence du type \nd'occupation du sol sur le signal micro-ondes et finalement, elle consistait à \ndévelopper une approche afin d'utiliser conjointement les images SSM/1 et \nRADARSAT. \nPour les données RADARSAT, la méthode utilisée consistait à faire un rapport entre \nune image prise au début de l'automne et deux autres images acquises plus tard en \nsaison. Rappelons que les hyperfréquences sont sensibles aux variations de la \nconstante diélectrique. Un refroidissement des températures du sol et le gel d'une \npartie de l'eau du sol a pour effet de diminuer la valeur de la constante diélectrique \ndes sols et la rétrodiffusion du signal radar. Ainsi, le rapport d'images radar permet \nde visualiser rapidement les changements dans les valeurs des coefficients de \nrétrodiffusion. Dans cette étude, nous avons constaté que la baisse des coefficients \nde rétrodiffusion (2 à 3 dB), observée en automne, coïncidait avec la baisse générale \ndes températures du sol. Par la suite, les images radar ont été superposées à une \nimage LANDSAT d'occupation du sol afin d'évaluer l'influence du type d'occupation \ndu sol sur la signal radar. Nous avons alors observé que les forêts de conifères, les \nforêts ouvertes et les landes boisées à lichen étaient les premiers à subir le \nrefroidissement des températures de l'air comparativement aux brûlis qui semblaient \ngeler plus tardivement à l'automne. \nPour les images SSM/1, la majorité des traitements effectués ont été réalisés à partir \nd'un système d'information géographique. La méthode employée pour cartographier \nle gel du sol consistait à appliquer un gradient spectral entre deux fréquences (37 \nGHz - 19,3 GHz /18). Le gel du sol se traduit alors par un gradient spectral négatif \npuisque le gel a pour effet d'augmenter la profondeur d'émissivité. À 37 GHz, la \nlongueur d'onde est de la taille des diffuseurs et on observe davantage de diffusion \nde volume à l'intérieur du sol, ce qui se traduit par une faible émissivité à cette \nfréquence et un gradient spectral négatif. Ensuite, tout comme dans le cas des \ndonnées radar, les données SSM/1 ont été superposées à une image NOAA/AVHRR \nd'occupation du sol afin de déterminer l'influence de l'occupation du territoire sur ces \ndonnées. Nous avons alors démontré que le présence des lacs et réservoirs dans le \npixel avait comme conséquence de diminuer considérablement la valeur \nradiométrique du pixel. Ainsi, afin d'améliorer la précision de la cartographie, le \ngradient spectral utilisé a été pondéré en fonction du pourcentage de lacs et \nréservoirs dans le pixel pour tenir compte de leur influence sur les températures de \nbrillance. \nFinalement, une approche permettant de comparer les résultats de la cartographie \nréalisée pour une même date à partir des deux types de capteur a été réalisée. \nCette comparaison a permis d'établir que la cartographie du gel du sol réalisée pour \nun même territoire est équivalente. De plus, la mise en parallèle des deux types \nd'information a permis d'estimer plus précisément la date du gel du sol sur le bassin \nde la rivière La Grande. Il est donc possible de faire un suivi à long terme de l'effet \ndes changements climatiques sur le gel du sol dans les territoires au nord du Québec \nà partir d'images satellitaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".