Introduction to special section on Remote Characterization of Vegetation Structure: New Methods and Applications to Landscape‐Regional‐Global Scale Processes
Notice bibliographique
Résumé
This special section stems from three sessions focusing on the “Remote Characterization of Vegetation Structure” that were held at the fall meeting of the American Geophysical Union (AGU) in December 2006, San Francisco. The sessions were well attended with more than 40 abstracts covering a range of poster and oral presentations. High levels of interest in this topic have led to the establishment of a de facto regular session within Biogeosciences at the fall meeting, with a similar number of abstracts presented in 2007 and a session planned for December 2008. The goal of these sessions was to highlight how recent advances in active and passive remote sensing technology, data acquisition methods, and analytical techniques could be used to both characterize vegetation structural metrics at multiple scales, and to further understand how these measures could be used as inputs in biogeochemical, biophysical, and ecological models. The papers in this special section represent the highlights of the latter objective and include participants from the conference special sessions, along with scientists from the wider scientific community. A companion special issue focusing on the former objective has been organized in the Canadian Journal of Remote Sensing and is due to be published in the fall of 2008. In this introduction, we provide context for this special section, summarize the main results of each contribution, and include suggestions for further strategic directions and activities in this area of research.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,036 |
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 ».