AVIRIS imagery for forest attribute information: anisotropic effects and limitations in multitemporal data
Notice bibliographique
Résumé
Hyperspectral data can provide valuable forest information, such as forest species, stand density, biochemistry, and forest structure. It is also well known that optical radiometric properties of forest objects vary with the angles of illumination and view angle. The anisotropy of the forest canopy can restrict the determination of the forest parameters of interest. In high relief areas such as Vancouver Island, Canada the impact of illumination effects presents numerous additional complexities. The authors present the results of a study undertaken to assess forest attribute determination from AVIRIS data acquired over the Greater Victoria Watershed District Test Site (GVWD) on Vancouver Island B.C., Canada on two dates. A comparison of data from a number of test plots is carried out using AVIRIS imagery acquired in 1993 and 1994. Inventory information (such as stem density, species distribution, biomass, etc.) for these plots is known as a result of field sampling and data fusion of the AVIRIS Hyperspectral data with high spatial resolution (1 m) MEIS data and AirSAR data For GVWD, the dominant forest species is Douglas fir. Similarly aged stands on different slopes and at various aspects provide a sampling of view angles. Acquisitions at different times of the day sample the variation in illumination angles. AVIRIS reflectances from 1993 and 1994 are used to determine the limitations imposed by a range of off-nadir angles and BRDF effects.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».