Improving accuracy of canopy hemispherical photography by a constant threshold value derived from an unobscured overcast sky
Notice bibliographique
Résumé
High image discrimination threshold values tend to be given to canopy hemispherical photographs (CHPs) with high exposure (resulting in bright images), but the effects of exposure on image threshold have been overlooked. A model canopy system was developed to precisely manipulate exposure (in relation to reference exposure measured from an unobscured overcast model sky), canopy openness, gap fragmentation and sky illumination of CHPs. We showed that there was a numerical trade-off relationship between exposure and image threshold of CHPs, whereas the last three factors had negligible effects on image threshold. A new thresholding method based on this relationship was shown to be applicable in the field and to allow users of hemispherical photography (HP) to compensate for the effects of higher exposure on CHPs with higher empirical threshold values. The advantages of this method are as follows: (i) it is an objective method; (ii) its overall performance is better than that of automatic thresholding methods throughout a wide range of canopy openness and exposure; and (iii) its efficiency of image analysis is higher than that of conventional manual and automatic thresholding methods, because all CHPs can be analysed with a constant empirical threshold value. Our results highlight the necessity of integrating both exposure and thresholding for optimal CHP results and the contribution that model canopies can make to methodological studies of HP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».