Surface bidirectional reflectance and albedo properties derived using a land cover–based approach with Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer observations
Notice bibliographique
Résumé
Surface bidirectional reflectance distribution function (BRDF) and albedo maps are derived from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) multiday surface reflectance composites with a 500‐m spatial resolution (MODIS product MOD09A1/MYD09A1). The proposed method dubbed land cover–based fitting employs the processing of clear‐sky reflectance data for similar land cover types and takes into account the magnitude of normalized difference vegetation index (NDVI). The BRDF is derived through the fitting of pixel data sorted into small bins according to the values of angular variables and NDVI. Robust statistical processing is applied to reduce the influence of noise and outliers. This method increases the success rate of the fitting process and enables more accurate monitoring of surface temporal changes during periods of rapid spring vegetation green up and autumn leaf fall, as well as changes due to agricultural practices and snow cover variations. The approach is specifically applied over the Atmospheric Radiation Measurement Program Southern Great Plains area. Results are compared to alternative BRDF/albedo products, such as the MOD43 albedo and Multiangle Imaging Spectroradiometer surface products that are derived through a pixel‐based fitting process. A good agreement was generally found between different data sets. For example, the average biases in the visible and near‐infrared bands are usually less than 0.01 and 0.02, respectively, and correlation coefficients are typically larger than 0.80. An analysis of these differences identifies some unique advantages of the proposed method, such as the ability to capture rapidly changing surface properties and an increased performance in the case of reduced number of clear‐sky observations because of frequent cloudy conditions. Results suggest that the developed land cover–based methodology is valuable for the purpose of surface BRDF and albedo mapping using MODIS observations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».