Quantifying biomass production on rangeland in southern Alberta using SPOT imagery
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation biomass was estimated for ungrazed pastures in two grassland ecoregions of Alberta, Canada, using multispectral 20 m SPOT satellite imagery and vegetation indices (VIs) for multitemporal imagery acquired throughout the growing season with associated field validation data at four study areas. Eight VIs were tested as well as four different types of transformations (linear, log, exponential, power) to ascertain the best predictive model. The Renormalized Difference Vegetation Index and Transformed Vegetation Index provided the best overall prediction (r2 = 0.68) of the amount of above-ground green biomass production, but only marginally better than the Normalized Difference Vegetation Index, Modified Simple Ratio, and other indices tested. When assessed by subregion, the Foothills Fescue study areas had higher discrimination (r2 = 0.72) and from more VIs than for Dry Mixedgrass (r2 = 0.61). In almost all cases a power function best described the form of the relationship between biomass and imagery variables. Compared with green biomass (current-year growth), the predictive power was lower when nonphotosynthetic vegetation (NPV, or carryover: dry, dead matter primarily from the previous year) was included in the analysis (total biomass = green biomass + NPV). The six VIs that used red and near infrared bands consistently outperformed the two VIs that used the green band. There was no clear preference for a specific VI from this battery of tests, likely owing to the functional equivalence of many VIs. ANOVA and Tukey tests showed significant variation between region and by sampling date for six imaging dates and field sampling periods throughout the growing season, with a possible mid-season change in the rate of biomass production evident for both green and total biomass. It was concluded that for regional studies elsewhere, a variety of VIs should be considered and that transformations are recommended to improve statistical predictive capabilities. Other methods such as spectral mixture analysis may be required to achieve improved results, particularly when including the important NPV component of biomass. The ability of SPOT satellites to acquire imagery every 2–3 days enabled a more comprehensive multitemporal study using high-spatial resolution data throughout the growing season, with important implications in terms of operational monitoring programs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».