Evaluation of Chlorophyll-Related Vegetation Indices Using Simulated Sentinel-2 Data for Estimation of Crop Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the impact of chlorophyll content on the estimation of the fraction of absorbed photosynthetically active radiation (FPAR) has attracted increased attention. In this study, chlorophyll-related vegetation indices (VIs) were selected and tested for their capability in crop FPAR estimation using simulated Sentinel-2 data. These indices can be categorized into four classes: 1) the ratio indices; 2) the normalized difference indices; 3) the triangular area-based indices; and 4) the integrated indices. Two crops, wheat and corn, with distinctive canopy and leaf structure were studied. Measured FPAR and Sentinel-2 reflectance simulated from field spectral measurements were used. The results showed that VIs using the nearinfrared and red-edge reflectance, including the modified Simple Ratio-2 (mSR2), the red-edge Simple Ratio (SR705), the RedEdge Normalized Difference Vegetation Index (ND705), MERIS Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI), and the Revised Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI[705, 750]), had a strong linear correlation with FPAR, especially in the high biomass range. When the red-edge reflectance was used, the ratio indices (e.g., mSR2 and SR705) had a stronger correlation with crop FPAR than the normalized difference indices (e.g., ND705). Sensitivity analysis showed that mSR2 had the strongest linear correlation with FPAR of the two crops across a growing season. Further analysis indicated that indices using the red-edge reflectance might be useful for developing FPAR retrieval algorithms that are independent of crop types. This suggests the potential for high resolution and high-quality mapping of FPAR for precision farming using the Sentinel-2 data.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».