Um novo mapa da área de gelo azul da Antártica
- 1Laboratoire de Glaciologie, Université Libre de Bruxelles, Bruxelas, Bélgica
- 2Laboratório de Ciências Computacionais Ambientais e Observação da Terra, École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), Sion, Suíça
- 3Laboratório de Hidráulica, Hidrologia e Glaciologia (VAW), ETH Zürich, Zurique, Suíça
- 4Instituto Federal Suíço de Pesquisa Florestal, Neve e Paisagem (WSL), Birmensdorf, Suíça
- 5Departamento de Ecologia e Biologia Evolutiva, Universidade de Yale, New Haven, Connecticut, EUA
- 6Departamento de Ciências da Terra e Ambientais, KU Leuven, Leuven, Bélgica
- 7Departamento de Geociências e Sensoriamento Remoto, Delft University of Technology, Delft, Holanda
Enquanto a maior parte do continente da Antártica está coberta de neve, em algumas áreas o gelo de cor azul emerge à superfície. Nessas áreas de gelo azul (BIAs), a massa é removida da superfície por meio de processos ablativos. Esta remoção de massa expõe camadas mais profundas de gelo que normalmente estão localizadas mais próximas da rocha subjacente. Como resultado, podemos encontrar gelo antigo na superfície dos BIAs, bem como o material contido no gelo, como meteoritos e rochas terrestres. BIAs são locais únicos para amostragem de gelo antigo para fins paleoclimáticos e coleta de meteoritos (cerca de ⅔ de todos os meteoritos já recuperados na Terra vêm de BIAs da Antártida). Conseqüentemente, um mapa BIA de alta qualidade é essencial para pesquisas de meteoritos, a busca pelo gelo mais antigo e a modelagem do balanço de massa da superfície.
Esforços anteriores para mapear BIAs em todo o continente Antártico usando sensoriamento remoto são baseados em sensor único, introduzindo vieses relacionados à cobertura temporária de neve do gelo exposto e condições dependentes de sensores, como ângulos de iluminação solar, refletância anisotrópica ou cobertura de nuvens. Para superar esses desafios, optamos por usar observações multissensoriais em uma estrutura de aprendizagem profunda para criar um novo mapa BIA. As observações que usamos são (i) retroespalhamento por radar, (ii) morfologia da superfície, (iii) elevação e (iv) refletância multiespectral. O algoritmo de aprendizagem profunda consiste na bem estabelecida rede neural convolucional U-Net, que permite um processo de treinamento eficiente e inclusão de contexto espacial. O algoritmo gera uma previsão em nível de pixel da presença de gelo azul. Além disso, treinando vários modelos inicializados aleatoriamente e girando e invertendo os dados, obtemos múltiplas previsões para cada pixel. Graças a este aumento de dados no momento do teste, estimamos a variação nas previsões, que então usamos como uma indicação de incerteza.
Usamos um conjunto de dados existente de contornos de BIA como referência para treinar o modelo. Sabe-se que estes rótulos existentes são ruidosos devido a i) grandes incertezas relacionadas ao uso de um único sensor, e ii) vieses como resultado da aplicação de um limite baseado em observações locais em todo o continente. No entanto, as redes neurais convolucionais, combinadas com métodos de regularização como redução de peso e normalização de lote, podem aprender com padrões “limpos” subjacentes de rótulos ruidosos durante as épocas iniciais de treinamento (ou seja, no início do processo de treinamento). Aqui, demonstramos essa propriedade de eliminação de ruído avaliando o desempenho do algoritmo em pixels ruidosos usados ​​para treinamento, onde vemos que mais de 80% dessas instâncias ruidosas são atribuídas corretamente. Além disso, otimizamos o desempenho da rede neural com base em um conjunto reduzido de dados de validação "livres de ruído" rotulados manualmente. Por último, testamos o desempenho do nosso modelo em dados de teste rotulados manualmente, obtendo assim uma estimativa realista do desempenho do modelo em dados precisos, até agora não utilizados. Estes testes indicam que é possível para a rede neural aprender como mapear o gelo azul a partir de dados ruidosos, levando a um mapa melhorado de BIAs na Antártica.
Como citar: Tollenaar, V., Zekollari, H., Tuia, D., Rußwurm, M., Kellenberger, B., Lhermitte, S., e Pattyn, F.: Um novo mapa da área de gelo azul da Antártica, EGU Assembleia Geral de 2023, Viena, Áustria, 24–28 de abril de 2023, EGU23-88, https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-88, 2023.