Landsat ETM+ mosaic of northern Canada
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Abstract
AbstractMapping northern Canada with medium spatial resolution (30 m) Landsat data is important to complement national multiagency activities in forested and agricultural regions, and thus to achieve full Canadian coverage. Northern mapping presents unique challenges due to limited availability of field data for calibration or class labeling. Additional problems are caused by variability between individual Landsat scenes acquired under different atmospheric conditions and at different times. Therefore, the generation of radiometrically consistent coverage is highly desirable to reduce the amount of reference data required for land cover mapping and to increase mapping efficiency and consistency by stabilizing spectra of land cover classes among hundreds of Landsat scenes. The production chain and dataset of a normalized, 90 m resolution Landsat enhanced thematic mapper plus (ETM+) mosaic of northern Canada is presented in this research note. A robust regression technique called Thiel–Sen (TS) is used to normalize Landsat scenes to consistent coarse-resolution VEGETATION (VGT) imagery. The derived dataset is available for any interested user and can be employed in applications aimed at studying processes in the Canadian Arctic regions above the tree line.La cartographie du nord canadien à l'aide des données Landsat à résolution moyenne (30 m) est importante à titre de complément pour plusieurs agences nationales ayant des activités dans les régions forestières et agricoles et ainsi, pour assurer une couverture canadienne complète. La cartographie en région nordique présente des défis uniques dû à la disponibilité réduite de données de terrain pour l'étalonnage ou l'étiquetage des classes. La variabilité entre les scènes individuelles Landsat acquises sous différentes conditions atmosphériques et à différentes époques pose également des problèmes. Ainsi, la génération d'une couverture radiométriquement cohérente est hautement souhaitable afin de réduire la quantité de données de référence requises pour la cartographie du couvert et pour accroître l'efficacité et la cohérence de la cartographie en stabilisant les spectres des classes de couvert parmi des centaines de scènes Landsat. On présente, dans cette note de recherche, la chaîne de production et l'ensemble de données d'une mosaïque Landsat ETM+ normalisée, à une résolution de 90 m, du nord canadien. Une technique robuste de régression, la technique Thiel–Sen (TS), est utilisée pour normaliser les scènes Landsat par rapport à des images VGT à résolution grossière qui sont plus homogènes. L'ensemble de données ainsi dérivé est disponible à tout utilisateur intéressé et peut être utilisé dans des applications visant l'étude des divers processus dans les régions de l'Arctique canadien au-dessus de la limite forestière.[Traduit par la Rédaction]
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".