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Enregistrement W2128531610 · doi:10.1029/2010jg001567

Characterizing vegetation structural and topographic characteristics sampled by eddy covariance within two mature aspen stands using lidar and a flux footprint model: Scaling to MODIS

2011· article· en· W2128531610 sur OpenAlexafffund
L. Chasmer, Natascha Kljun, Chris Hopkinson, Susan Brown, T. Milne, K. Giroux, Alan Barr, K. J. Devito, Irena F. Creed, Richard M. Petrone

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of AlbertaEnvironment and Climate Change CanadaNova Scotia Community CollegeWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOak Ridge National LaboratorySight Research UKCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesAlberta-Pacific Forest IndustriesBIOCAP Canada
Mots-clésEddy covarianceFootprintEnvironmental scienceFlux (metallurgy)Vegetation (pathology)LidarScalingRemote sensingCovarianceAtmospheric sciencesGeologyEcosystemEcologyGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] In this study, a Boolean classification was applied using novel methods to 3-D vegetation structural and topographic attributes found within flux footprint source/sink areas measured by eddy covariance instrumentation. The purpose was to determine if the spatial frequency of 3-D attributes, such as canopy height, effective leaf area index, etc., found within 1 km resolution Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) pixels were significantly different from or similar to attributes sampled by flux footprints originating from prevailing wind directions. A Kolmogorov-Smirnov test was used for the first time to apply confidence limits to individual MODIS pixels based on (1) the spatial distribution of cumulative frequencies of attributes representative of those sampled by eddy covariance and (2) temporal representation of MODIS pixels related to area sampling frequency by eddy covariance based on wind direction. Structural and topographic attributes at homogeneous Southern Old Aspen and heterogeneous Upland Aspen sites are representative of 56% and 69% of a 1 km radius area surrounding the tower and 21% and 47% of a 4 × 4 km area. Attributes found within the MODIS “tower” pixel compare well with attributes most frequently sampled by eddy covariance instruments at both sites. By classifying pixels using the Boolean approach, correspondence between MODIS pixels and eddy covariance estimates of gross primary production (GPP) explain up to 13% more variance than using pixels proximal to the tower. This study, therefore, provides a method for choosing MODIS pixels that have similar attributes to those found within footprints most frequently sampled by eddy covariance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,258 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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