Studying mixed grassland ecosystems II: optimum pixel size
Notice bibliographique
Résumé
It was determined in a companion paper that the litter-corrected adjusted transformed soil-adjusted vegetation index (L-ATSAVI) was the best leaf area index (LAI) indicator in a mixed grassland ecosystem. To optimize the sampling procedures and address the scaling issues for the mixed grass ecosystem, this study examined the dominant scale of spatial variation in both LAI and L-ATSAVI using two methods, namely Mexican hat wavelet analysis and semivariogram analysis. The results showed that both methods can identify grassland spatial variation, and the cyclicity (the nature repetition in a dataset) of grassland LAI was about 140 m along the central transect of five parallel transects within the study area. The advantage of wavelet analysis over semivariogram analysis for spatial pattern interpretation was that it could identify the exact location of the transition. The wavelet analysis demonstrated that the cyclicity of L-ATSAVI also corresponded well with features of grassland LAI along the transect. Therefore, following the sampling theorems, a pixel size of less than 35 m will retain most of the spatial variation of grassland LAI in our study area. In terms of this optimum pixel size, the scale of ground-based hyperspectral data and LAI along the transect was simulated using a low-pass filtering procedure with a 30 m moving window. Statistical analysis indicated that scale-simulated L-ATSAVI could significantly explain more grassland LAI (r2 up to 89%) than the original 3 m resolution. This conclusion can be further applied to select the optimal pixel size of remote sensing images and detect the hierarchical characteristics in a grassland landscape.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».