Improved methods for estimating monthly and growing season ET using METRIC applied to moderate resolution satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Satellite‐based algorithms based on surface energy balance are now routinely applied to produce evapotranspiration (ET) products on an operational basis for use in water resources management. Landsat satellite imagery, or imagery with similar spatial resolution, is commonly used to produce estimates of ET at field scale because of the presence of an onboard thermal imager and the high spatial resolution of the imagery. The downside of using high‐resolution imagery is less frequent image acquisition. As a result, monthly and ultimately seasonal ET estimates may be based on only one or two satellite image snapshots per month. A potential shortfall in basing integrated ET averages on periodic snapshots from satellites is that local or regional precipitation events antecedent to the satellite images may unduly dominate the ET image, or conversely, effects may be absent from the image, and therefore the image‐based product may not represent evaporation from rainfall averaged over the monthly period. Methods for accounting for precipitation events when interpolating from daily to seasonal or longer periods are presented, including a recently developed soil‐water balance procedure that adjusts the ET derived from the satellite overpass date for background evaporation from soil caused by rainfall over monthly or longer integration periods. The result of the adjustment is an ET image and consequently final ET map that better represents the average evaporative conditions over the period. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».