Sampling gap fraction and size for estimating leaf area and clumping indices from hemispherical photographs
Notice bibliographique
Résumé
Hemispherical photography is becoming a popular technique for gap fraction measurements to characterize biophysical parameters and solar radiation in plant canopies. One of the crucial steps in the measurement of canopy gap fraction using hemispherical photography is determining the resolution of the sampling grid. In this work, the effects of varying resolutions of sampling grids by modifying the angle widths of zenithal annuli and azimuthal sectors were evaluated for leaf area and clumping indices computations. Sensitivity analysis was performed to test these effects using artificial photographs simulating ideal canopies with varying leaf area index and aggregation levels of foliage elements. Contrasting forest types, including natural tropical cloud forest and exotic plantations, were tested as real canopies. Results indicate that leaf area and clumping indices estimates are significantly affected by the variation of sampling grids. A new approach to solve the problem of null-gap segments, obscured completely by foliage, is proposed. However, the determination of optimal combinations of zenithal annuli and azimuthal sector angular widths that suit all canopy types remains a difficult practical problem that is often overlooked. Finally, theoretically sound gap fraction and size sampling regions were demonstrated for reliable estimates of canopy biophysical parameters.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».