Applicability of remote sensing-based surface temperature regimes in determining deciduous phenology over boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
The study of deciduous phenology over boreal forest is important for understanding forest ecology and better management. In this paper, our objective was to determine the phenological stages of deciduous leaf out (DLO) over the deciduous-dominant [i.e. trembling aspen (Populus tremuloides)] stands in the Canadian Province of Alberta. During the period 2006–2008, we used Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)-based 8-day surface temperature (TS) images to calculate accumulated growing degree days (AGDD: a favourable temperature regime for plant growth). The temporal dynamics of AGDD in conjunction with in situ DLO observations were then analysed in determining the optimal threshold for DLO in 2006 (i.e. 80 degree days). The implementation of the above-mentioned optimal threshold revealed reasonable agreements (i.e. on an average 91.9% of the DLO cases within ±2 periods or ±16 days of deviations during 2007–2008) in comparison to the in situ observed data. The developments could be useful in various forestry-related applications, e.g. plant growth and its ability of exchanging atmospheric carbon dioxide, forest ecohydrology, risk of insect infestation, forest fire and impact of climate change, among others.
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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 | 0,000 |
| 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 ».