Monitoring Soil Moisture to Support Risk Reduction for the Agriculture Sector Using RADARSAT-2
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring the amount of moisture held in the soil is critical in the management of risk for the agriculture sector. Extremes in soil moisture can lead to devastating consequences. Early assessment of soil moisture reserves, and monitoring of changes in available soil moisture, could assist in risk reduction strategies for the agriculture sector and effective delivery of government programs. Agriculture and Agri-Food Canada has been acquiring RADARSAT-2 data since 2008 to evaluate the accuracy with which this sensor can provide soil moisture to assist with implementing risk reduction strategies for the Canadian agriculture sector. The calibrated Integral Equation Model (IEM) was used to estimate soil moisture for 15 RADARSAT-2 data sets acquired over an eastern and western Canadian test site. Using this approach, field level soil moisture was estimated to a mean average error of 7.95%, although considerable scatter in the results was observed. Removing fields which had significant residue cover improved site specific soil moisture errors, but only for the fall campaign prior to spring tillage and seed bed preparation. Higher errors were also observed for data sets where angles between the RADARSAT-2 look direction and field tillage structures were largest. When soil moisture estimates were evaluated at a regional scale, mean errors fell to 3.14%. The IEM was also able to detect increases and decreases in soil moisture which followed periods of rainfall and drying.
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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 | 0,001 |
| 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 découle