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Enregistrement W2041840486 · doi:10.2525/ecb.50.163

Summer-season Differences in NDVI and iTVDI among Vegetation Cover Types in Lake Mashu, Hokkaido, Japan Using Landsat TM Data

2012· article· en· W2041840486 sur OpenAlexaff
Hiroki Naito, Parinaz Rahimzadeh-Bajgiran, Yo Shimizu, Fumiki Hosoi, Kenji Omasa

Notice bibliographique

RevueEnvironment Control in Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormalized Difference Vegetation IndexVegetation coverVegetation (pathology)GrasslandShrubPhysical geographyVegetation IndexEnvironmental scienceEnhanced vegetation indexVegetation typesTranspirationGrowing seasonGeographyEcologyLeaf area indexBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The improved Temperature Vegetation Dryness Index (iTVDI) can be used as an indicator of transpiration rates in mountainous areas. We investigated the influence of vegetation cover types on differences observed in iTVDI, together with NDVI in vegetation covers around Lake Mashu in a summer day. Based on the results of comparing NDVI and iTVDI values among 14 vegetation cover types, it was shown that the vegetation cover type differences could cause significant differences in iTVDI values. Shrub and grassland categories showed lower NDVI but higher iTVDI values, whereas tall trees except Erman's birch showed relatively higher NDVI but lower iTVDI values. The Erman's birch iTVDI values were higher than the other tall trees. These results suggest that the difference of vegetation cover types could be one of the factors that influence iTVDI values.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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