Automatic Detection of Glacier Surges in Svalbard with ICESat-2

Abstract

Tato práce představuje novou metodiku detekce jevu "surge" pomocí výškových změn měřených z družice ICESat-2, se zaměřením na souostroví Špicberky. Porozumění fenoménu "surge", který charakterizují náhlá akcelerace toku ledovce trvající několik měsíců až let a následné období klidu, je důležitý pro pochopení dynamiky ledovců a jejich širších environmentálních důsledků. Tradiční metody detekce jevu "surge" jsou omezené, proto jsou družicová data významným zdrojem pro rozsáhlé monitorování tohoto jevu. Tato práce využívá data družice ICESat-2 a referenční digitální model reliéfu (DMR) pro výpočet výškových změn mezi lety 2008-2023, a klasifikátoru Random Forest pro detekci vzorů výškových změn indikující přítomnost zkomaného jevu. Validace výsledků proběhla na základě srovnání s existující databází těchto ledovců (Kääb a kol., 2023) a již existující metodou pro detekci tohoto jevu pomocí změn rychlosti odvozených ze SAR (Koch a kol. 2023). Metodika vyvinutá v této práci úspěšně detekovala téměř všechny ledovce detekované ve studii od Kocha a kol. (2023) a identifikovala další ledovce, včetně nejnovějšího ledovce Borebreen, který začal náhle zrychlovat v roce 2023. Detekovala však také mnohem více nestabilit než samotných ledovců, u kterých nastal jev "surge", upozorňující na abnormální výškové změny....

This thesis presents a methodology for detecting glacier surges using elevation changes derived from ICESat-2 data, focusing on the Svalbard archipelago. Understanding glacier surges, characterized by rapid accelerations in glacier flow followed by periods of quiescence, is important for understanding glacier dynamics and their broader environmental implications. Traditional methods of surge detection are limited, making satellite data crucial for extensive monitoring. ICESat-2, with its high-resolution elevation measurements, offers a novel approach for glacier surge detection. This study uses ICESat-2 data together with a reference DEM to measure elevation changes, and employs a random forest algorithm, to identify patterns indicative of surging activity between 2008 and 2023 on 285 glaciers in Svalbard. The results were validated against known surging glaciers and compared with SAR-derived velocity changes from Koch et al. (2023). The methodology successfully detected nearly all surges identified by Koch et al. (2023) and identified additional surges, including the most recent one on Borebreen. However, it also detected more elevation change anomalies than actual surges, highlighting areas of potential instability. The method's limitations include possible problems with noise detection in cloudy...