Foliar nitrogen in relation to plant traits and reflectance properties of New Hampshire forests
Notice bibliographique
Résumé
Several recent studies have shown that the mass-based concentration of nitrogen in foliage (%N) is positively correlated with canopy near-infrared reflectance (NIRr) and midsummer shortwave albedo across North American forests. Understanding the mechanisms behind this relationship would aid in interpretation of remote sensing imagery and improve our ability to predict changes in reflectance under future environmental conditions. The purpose of this study was to investigate the extent to which foliar nitrogen at leaf and canopy scales covary with leaf- and canopy-scale structural traits that are known to influence NIR scattering and reflectance. To accomplish this, we compared leaf and canopy traits with reflectance spectra at 17 mixed temperate forest stands. We found significant positive associations among %N and NIRr at both the leaf and canopy scale. At the canopy scale, both %N and NIRr were correlated with a number of structural traits as well as with the proportional abundance of deciduous and evergreen foliage. Identifying specific causal factors for observed reflectance patterns was complicated by interrelations among multiple traits across scales. Among simple metrics of canopy structure, we saw no relationship between NIRr and leaf area index, but we observed a strong, inverse relationship with the number of leaves per unit canopy volume.
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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 ».