Satellite‐based ET estimation in agriculture using SEBAL and METRIC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surface Energy Balance Algorithms for Land (SEBAL) and Mapping EvapoTranspiration at high Resolution with Internalized Calibration (METRIC) are satellite‐based image‐processing models that calculate evapotranspiration (ET) as a residual of a surface energy balance. Both models are calibrated using inverse modelling at extreme conditions approach to develop image‐specific estimations of the sensible heat flux (H) component of the surface energy balance and to effectively remove systematic biases in net radiation, soil heat flux, radiometric temperature and aerodynamic estimates. SEBAL and METRIC express the near‐surface temperature gradient as an indexed function of radiometric surface temperature, eliminating the need for absolutely accurate surface temperature and the need for air temperature measurements. Slope and aspect functions and temperature lapsing are used in METRIC applications in mountainous terrains. SEBAL and METRIC algorithms are designed for relatively routine application by trained professionals familiar with energy balance, aerodynamics and basic radiation physics. The primary inputs for the models are short‐wave and long‐wave (thermal) images from satellite (e.g. Landsat and MODIS), a digital elevation model and ground‐based weather data measured within or near the area of interest. ET ‘maps’ (i.e. images) developed using Landsat images provide means to quantify ET on a field basis in terms of both rate and spatial distribution. METRIC takes advantage of calibration using weather‐based reference ET so that both calibration and extrapolation of instantaneous ET to 24‐h and longer periods compensate for regional advection effects where ET can exceed daily net radiation. SEBAL and METRIC have advantages over conventional methods of estimating ET using crop coefficient curves or vegetation indices in that specific crop or vegetation type does not need to be known and the energy balance can detect reduced ET caused by water shortage, salinity or frost as well as evaporation from bare soil. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».