The Use of Multipolarized Spaceborne SAR Backscatter for Monitoring the Health of a Degraded Mangrove Forest
Notice bibliographique
Résumé
To determine whether multipolarized spaceborne synthetic aperture radar could be used to monitor the health of a mangrove forest, leaf area index, as well as other biophysical parameter data, from stands dominated by white mangrove (Laguncularia racemosa) and located within a degraded mangrove forest were examined in relation to backscatter coefficients from ENVISAT synthetic aperture radar scenes. The results indicate that polarization and, to a lesser extent, incident angle play a significant role in the ability to estimate both leaf area index and mean tree height. No significant linear coefficients of determination were observed between the recorded parameters and the backscatter coefficient from any of the copolarized scenes. With regards to leaf area index, r2 values of 0.82 and 0.73 were calculated for the cross-polarized data at two incident angles. For mean tree height, the linear coefficient of determination was much higher for the smaller incident angle data than for the larger incident angle data. No significant relationships were identified for stem density, basal area, or mean diameter at breast height. It is postulated that the inability of the copolarized ENVISAT advanced synthetic aperture radar data to differentiate between dead mangrove stands and healthy ones is the result of equally high backscatter resulting from strong scattering from trunk–ground double bounce and crown volume, respectively.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».