Ocean Color Remote Sensing of Phytoplankton Functional Types
Notice bibliographique
Résumé
Fig. 1.Distribution of Nitzschia americana (solid square), Nitzschia bicapitata (open circle) and Nitzschia pseudonana (open triangle) from shipboard observations.Modified from Hasle (1976).These data were compiled over several years in order to understand their global distribution.Approaches have been proposed for remote sensing detection of phytoplankton functional types (PFTs) and may be classified as direct (defined as they exploit optical signatures of phytoplankton that may be detected by sensors on satellite platforms) or indirect (e.g.exploit relationships between chlorophyll-a concentration and functional types).Both approaches have their advantages and limitations.Direct methods are limited to few phytoplankton groups that possess optical signatures distinct from other constituents in seawater.Indirect methods exploit well-established algorithms for retrieval of chlorophyll-a concentrations from ocean color satellite products in combination with phytoplankton community structure, which is validated by in situ observations.Optical sensors have ushered in a new capability of remotely sensing the ocean synoptically compared with in situ data collected on board ships, which may take years to compile but is is capable of exploring ancillary properties inaccessible to remote sensing (Hasle 1976, Figure 1).Early shipboard studies have demonstrated the complexity of the marine ecosystem and how distribution, function, and physiology are linked closely to the biochemistry of carbon, nitrogen, sulfur, and other elements in the sea.This chapter discusses how information on PFTs may be derived from a combination of satellite data and in situ observations.It is anticipated that developing an understanding of the large-scale distributions and variability in PFTs will contribute to various ecological problems of the day of paramount economic importance, such as providing an ecological basis for fisheries fluctuations and occurrence of harmful algal blooms.Future satellite sensors with improved spectral resolution or temporal resolution holds promise for improving the accuracy of retrieval of PFTs and understanding their role in the ecology of the ocean.Global patterns of diversity for the majority of marine organisms are virtually uncharacterized (Worm et al. 2005).For planktonic organisms, which form the base of the marine food web, global ocean geographic distribution of diversity has only been characterized for planktonic foraminifera (Rutherford et al. 1999).Marine biodiversity patterns show a worldwide consistency despite differences in environmental conditions of www.intechopen.com
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».