Algorithms for spatial scaling of net primary productivity using subpixel information
Notice bibliographique
Résumé
Spatial scaling is of particular importance in remote sensing applications to terrestrial ecosystems where spatial heterogeneity is the norm. Surface parameters derived at different resolutions can be considerably different even though they are derived using the same algorithms or models. This article addresses issues related to spatial scaling of net primary productivity (NPP). The main objective is to develop algorithms for spatial scaling of NPP using subpixel information. NPP calculations at 30 m and 1km resolutions were performed using the Boreal Ecosystem Productivity Simulator (BEPS). The area of interest is near Fraserdale, Ontario. It is found from this investigation that lumped (coarse resolution) calculations can be considerably biased (up to 64 %) from distributed (fine resolution) case, suggesting that global and regional NPP maps can be biased by the same amount if surface heterogeneity within the mapping resolution is ignored. The bias is negative when conifer-labeled pixels contain considerable deciduous forests. Due to relatively high and variable NPP values of open land areas with growing grasses, the bias is negative when deciduous-labeled pixels are mixed with open land. There is no trend between the biasness and open land fractions within conifer-labeled pixels. Based on these results, algorithms for removing these biases in lumped NPP are developed using subpixel land cover information.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».