Modeling spaceborne lidar returns from vegetation canopies
Notice bibliographique
Résumé
Structural and biophysical parameters of vegetation canopies, such as tree heights, biomass, vertical and horizontal heterogeneity are important factors affecting flows of energy, water, carbon and trace gases through terrestrial systems. Knowing such parameters is required to model processes associated with photosynthesis, energy transfer, and evapotranspiration at local and global scales. Monitoring vegetation canopies has long been one of the main tasks of several proposed and launched space missions. Lidar instruments have demonstrated the best potential to provide estimates of vegetation height, cover, and canopy vertical structural profiles. A spaceborne lidar would deliver such data on global scale producing the total land biomass value with the accuracy demanded by carbon-cycle and global-change modelers. This paper presents the preliminary results of a numerical model simulating signal returns of a spaceborne lidar for the assessment of land-vegetation canopy biomass. It is a part of work with the overall purpose to develop a trade-off analysis tool for a spaceborne lidar system as a payload of a land-vegetation observation space mission. An end-to-end propagation of a spaceborne lidar sensing pulse through vegetation canopies is considered by the model. It consists of the modules characterizing the laser and the receiver optical systems, satellite's orbit, atmosphere, vegetation canopies, optical filtering, and detectors. This tool can be used to evaluate the effects of instrument configurations on the retrieval of vegetation structures, and to carry out trade-off studies in the instrument design.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».