An assessment of MERIS algal products during an intense bloom in Lake of the Woods
Notice bibliographique
Résumé
Lake of the Woods (LoW) is an international (USA/Canada) inland water body under significant water quality pressures from recurring cyanobacteria blooms. Its remote location combined with the hydrologically complex nature of its waters makes adequate in situ monitoring of the lake difficult. This work aimed to test the potential of Envisat's Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) full-resolution imagery for monitoring algal blooms in the lake. A full assessment of MERIS L1 and L2 chlorophyll and chlorophyll-related products was carried out over LoW during an intense surface algal bloom in September 2009. The Case 2 regional model and fluorescence line height/maximum chlorophyll index (MCI) plug-ins for BEAM were assessed for their ability to accurately distinguish the bloom. Results suggest that none of the Case-2-specific algorithms effectively extract chlorophyll concentrations over LoW, whereas the greatest potential is seen within the MCI product. Adjacency effects in near-shore waters are shown to be significant, although the improved contrast between ocean and land processor (ICOL) does not appear to notably improve water constituent retrievals in these waters. Images of L2 MCI are shown to adequately identify the bloom and are used to track the evolution of the bloom across the lake. Evidence is presented for the effects of variable depth distributions of cyanobacteria on the surface signal seen by the sensor; imagery suggests that day-to-day variations in wind-induced mixing have a profound impact on surface algal biomass as detected by remote sensing.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».