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Enregistrement W2132328937 · doi:10.1029/2006jd007821

Third Radiation Transfer Model Intercomparison (RAMI) exercise: Documenting progress in canopy reflectance models

2007· article· en· W2132328937 sur OpenAlexaff
J. Widlowski, Malcolm Taberner, B. Pinty, V. Bruniquel‐Pinel, Mathias Disney, Richard Fernandes, Jean‐Philippe Gastellu‐Etchegorry, Nadine Gobron, Andres Kuusk, Thomas Lavergne, Sylvain G. Leblanc, P. Lewis, Éric Martin, Matti Mõttus, Peter North, W. Qin, Monica Robustelli, Nadia Rochdi, R. Ruiloba, Cyril Soler, Richard L. Thompson, W. Verhoef, Michel M. Verstraete, Donghai Xie

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiative transferScope (computer science)Computer scienceConsistency (knowledge bases)Remote sensingEnvironmental scienceReflectivityMonte Carlo methodCanopyVegetation (pathology)Atmospheric radiative transfer codesOpticsPhysicsMathematicsStatisticsArtificial intelligenceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Radiation Transfer Model Intercomparison (RAMI) initiative benchmarks canopy reflectance models under well‐controlled experimental conditions. Launched for the first time in 1999, this triennial community exercise encourages the systematic evaluation of canopy reflectance models on a voluntary basis. The first phase of RAMI focused on documenting the spread among radiative transfer (RT) simulations over a small set of primarily 1‐D canopies. The second phase expanded the scope to include structurally complex 3‐D plant architectures with and without background topography. Here sometimes significant discrepancies were noted which effectively prevented the definition of a reliable “surrogate truth,” over heterogeneous vegetation canopies, against which other RT models could then be compared. The present paper documents the outcome of the third phase of RAMI, highlighting both the significant progress that has been made in terms of model agreement since RAMI‐2 and the capability of/need for RT models to accurately reproduce local estimates of radiative quantities under conditions that are reminiscent of in situ measurements. Our assessment of the self‐consistency and the relative and absolute performance of 3‐D Monte Carlo models in RAMI‐3 supports their usage in the generation of a “surrogate truth” for all RAMI test cases. This development then leads (1) to the presentation of the “RAMI Online Model Checker” (ROMC), an open‐access web‐based interface to evaluate RT models automatically, and (2) to a reassessment of the role, scope, and opportunities of the RAMI project in the future.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations284
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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