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首页> 外文期刊>Geophysical Research Letters >Semiautomatic mapping of permafrost in the Yukon Flats, Alaska
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Semiautomatic mapping of permafrost in the Yukon Flats, Alaska

机译：阿拉斯加育空地区永冻土的半自动绘图

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Thawing of permafrost due to global warming can have major impacts on hydrogeological processes, climate feedback, arctic ecology, and local environments. To understand these effects and processes, it is crucial to know the distribution of permafrost. In this study we exploit the fact that airborne electromagnetic (AEM) data are sensitive to the distribution of permafrost and demonstrate how the distribution of permafrost in the Yukon Flats, Alaska, is mapped in an efficient (semiautomatic) way, using a combination of supervised and unsupervised (machine) learning algorithms, i.e., Smart Interpretation and K-means clustering. Clustering is used to sort unfrozen and frozen regions, and Smart Interpretation is used to predict the depth of permafrost based on expert interpretations. This workflow allows, for the first time, a quantitative and objective approach to efficiently map permafrost based on large amounts of AEM data.
机译：由于全球变暖导致的永久冻土融化会对水文地质过程，气候反馈，北极生态和当地环境产生重大影响。要了解这些影响和过程，了解多年冻土的分布至关重要。在这项研究中，我们利用机载电磁（AEM）数据对多年冻土的分布敏感的事实，并演示了如何使用监督的组合以有效的（半自动）方式绘制阿拉斯加育空平原的多年冻土分布。以及无监督（机器）学习算法，即智能解释和K-means聚类。聚类用于对未冻结和冻结的区域进行排序，而智能解释用于根据专家的解释来预测多年冻土的深度。该工作流程首次允许采用定量和客观的方法，基于大量的AEM数据有效地绘制多年冻土。

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