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Enregistrement W2053630957 · doi:10.5589/m03-047

Mapping lake water clarity with Landsat images in Wisconsin, U.S.A.

2004· article· en· W2053630957 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésThematic MapperRemote sensingRadianceSatellite imagerySecchi diskCLARITYCartographyGeographySatelliteThematic mapPhysical geographyHydrology (agriculture)Environmental scienceGeologyEcologyEutrophication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractLandsat thematic mapper (TM) and enhanced thematic mapper plus (ETM+) images are being used to map lake water clarity region-wide in the Upper Midwest states of Minnesota, Wisconsin, and Michigan using a standardized image processing protocol. In Wisconsin, lake clarity estimates have been produced for 8645 lakes in the 1999-2001 time period. In addition to satellite imagery, the protocol relies on Secchi disk data collected by a network of citizen volunteers for development and validation of models. The most significant term in the regression model relating the satellite imagery to the field data is the ratio of spectral radiance values in the blue and red bands (ratio of Landsat band 1 to Landsat band 3). The resulting database of satellite-derived lake water clarity estimates represents an important new resource for lake managers in the region, and for those studying the linkages between lakes and their surrounding landscapes.Les images Landsat-TM et ETM+ sont utilisées pour cartographier la transparence de l'eau de lac à l'échelle régionale dans les états du Minnesota, du Wisconsin et du Michigan, dans le Upper Midwest, à l'aide d'un protocole standard de traitement d'images. Au Wisconsin, des estimations de la transparence de l'eau de lac ont été produites pour 8645 lacs au cours de la période 1999-2001. En plus d'images satellitaires, le protocole repose aussi sur des données de disque Secchi collectées par un réseau de citoyens volontaires pour le développement et la validation des modèles. Le terme le plus significatif dans le modèle de régression reliant les images satellitaires aux données de terrain est le rapport des valeurs de la radiance spectrale dans les bandes du bleu et du rouge (rapport bande 1 / bande 3 de Landsat). La base de données résultante d'estimations de la transparence de l'eau de lac dérivées des données satellitaires représente une nouvelle ressource importante pour les gestionnaires de lacs dans la région et pour ceux qui étudient les liens entre les lacs et les paysages environnants.[Traduit par la Rédaction]

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,162 · 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