Design of an Optimal Soil Moisture Monitoring Network Using SMOS Retrieved Soil Moisture
Notice bibliographique
Résumé
Many methods have been proposed to select sites for grid-scale soil moisture monitoring networks; however, calibration/validation activities also require information about where to place grid representative monitoring sites. In order to design a soil moisture network for this task in the Great Lakes Basin (522 000 km2), the dual-entropy multiobjective optimization algorithm was used to maximize the information content and minimize the redundancy of information in a potential soil moisture monitoring network. Soil moisture retrieved from the Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission during the frost-free periods of 2010-2013 were filtered for data quality and then used in a multiobjective search to find Pareto optimum network designs based on the joint entropy and total correlation measures of information content and information redundancy, respectively. Differences in the information content of SMOS ascending and descending overpasses resulted in distinctly different network designs. Entropy from the SMOS ascending overpass was found to be spatially consistent, whereas descending overpass entropy had many peaks that coincided with areas of high subgrid heterogeneity. A combination of both ascending and descending overpasses produced network designs that incorporated aspects of information from each overpass. Initial networks were designed to include 15 monitoring sites, but the addition of network cost as an objective demonstrated that a network with similar information content could be achieved with fewer monitoring stations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».