Computation of Landsat Based Evapotranspiration Maps along the South Platte and North Platte Rivers
Notice bibliographique
Résumé
It is important to quantify the consumptive water use by the vegetation when managing regional water resources in irrigated areas. Suitable models and algorithms applied to high resolution (30 m) satellite imagery provide a cost effective and time efficient method to obtain evapotranspiration estimations from bare soil and vegetation. The METRIC image processing model calculates net radiation, soil heat flux and sensible heat flux through a number of steps before estimating evapotranspiration as the residual from the energy balance. Sensible heat flux algorithms are calibrated using an operator selected wet and dry pixel. The complete energy balance obtained from the satellite images is calibrated using ground based reference evapotranspiration estimations. The paper describes an application of the METRIC model on parts of the South Platte and North Platte rivers in Colorado and Nebraska for individual days in 1997, 2001 and 2002. Landsat 5 and Landsat 7 shortwave and longwave bands were used. Weather data from selected meteorological stations within the study area was screened and used to estimate reference evapotranspiration. A water balance model was used to estimate evaporation from the soil. During the image processing it was necessary to iterate the selection of the wet and dry pixels after reviewing evapotranspiration behavior for natural vegetation and wet fields at full cover. Uneven distribution of recent precipitation events and operator dependency needed to be addressed. The resulting evapotranspiration maps appear to be congruent with ET from previous studies and will be used by local water management entities.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».