Variability analysis of the transitory climate regime as defined by the NDVI/T/sub s/ relationship derived from NOAA-AVHRR over Canada
Notice bibliographique
Résumé
This research work outlines an original method for climate observation by remote sensing based on the local combination of normalized difference vegetation index (NDVI) and land surface temperature (T/sub s/) measurements acquired by the NOAA-AVHRR sensor. It explores the phenomenon of linearity observed between T/sub s/ and the NDVI, which varies from positive to negative according to the conditions of the land surface energy budget regime and the vegetation type. Over vegetation, the decreasing relationship of T/sub s/ in relation to the NDVI (negative regression) due to vegetation cover transpiration is well known. However, over soils with sparse vegetation, bare soil, lichens or tundra, the relationship is reversed (positive regression) due to the high surface albedo which influences T/sub s/ values. The method is first demonstrate using full spatial and temporal resolution HRPT images over the BOREAS area corrected for atmospheric effects and screened for cloud cover in comparison with temperature and precipitation data. The method is then applied to composite images from the PAL multi-annual database at a resolution of 8 km and for Canada overall. It permits the determination of the ecotone position separating the forest from the tundra and the monitoring of the inter-annual fluctuations related to climatic variations and global warming.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».