Relationship between soil moisture and vegetation in the Kairouan plain region of Tunisia using low spatial resolution satellite data
Notice bibliographique
Résumé
The present paper proposes an empirical approach for the modeling of vegetation development, using moisture measurements only. The study is based simply on the use of two databases: one containing soil moisture products derived from ERS scatterometer data over the period 1991–2006 and the other containing normalized difference vegetation indices (NDVI) derived from advanced very high resolution radiometer over the period 1991–2000. The study is applied over the Kairouan plain, the central semiarid region of Tunisia (North Africa). Soil moisture products were first validated on the basis of comparisons with Global Soil Wetness Project, Phase 2 Data, outputs and rainfall events. The soil moisture distribution during the rainy period between October and May is described and is found to be correlated with the vegetation dynamics estimated using the NDVI products. Finally, a semiempirical model is proposed, based on satellite moisture and NDVI products, which allows the NDVI value to be estimated for a period of 1 month during the rainy season as a function of the moisture profile estimations obtained during the previous months. This approach could prove very useful and provide a simple tool for the modeling of vegetation dynamics during rainy seasons in semiarid regions.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».