Remote sensing-based determination of understory grass greening stage over boreal forest
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was the determination of understory grass greening stage (GGS: defined as the date when 75% of the grass in the surrounding area of a particular location would be green) using remote sensing data over the boreal-dominant forested regions in the Canadian province of Alberta. We used moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS)-derived accumulated growing degree days (AGDD) and normalized difference water index (NDWI) with ground-based understory GGS observations at approximately 120 lookout tower sites during the period 2006 to 2008. During 2006, we extracted the temporal dynamics of AGDD/NDWI at the lookout tower sites and determined the best thresholds (i.e., 90 degree-days for AGDD and 0.45 for NDWI). These AGDD/NDWI thresholds were then implemented during 2007 and 2008; and observed that AGDD had better prediction capabilities in comparison to NDWI (i.e., ∼94% and ∼65% of the incidents fall within ±2 periods or ±16 days of deviations with the ground-based understory GGS observations using AGDD and NDWI thresholds, respectively). The outcomes would potentially be useful in understanding availability of food and habitat for wildlife species/animals; microclimatic environment, composition, and diversity of plant community; and forest fire danger and fire behavior in case of fire occurrences.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle