Spatial Bootstrapping of High Spatial and Temporal Resolution Thermal Infrared Imagery: A Canopy Wetness Case Study
Notice bibliographique
Résumé
We measure and compare temperatures of dry and wet plant canopies with a high spatial resolution thermal imaging camera. We then evaluate measurement variability and how this changes during evapotranspiration. Our assessments examine mean temperatures and their variability under constant evapotranspiration conditions. We partition our study by time since wetting (Tn), plant replicate (Pn), moisture condition (Mn), measurement height above target (Hn), and observation day (Dn). Treatments involved wetting half of each plant’s canopy, imaging each replicate from two heights (1 and 2 m) nadir to the canopy, and then assessing temperatures within wet and dry zone masks. Images were acquired every 5 minutes for 1 hour and treatments were replicated over two days. Spatial bootstrapping (SBS) was performed independently within each zone for each treatment using 50 random placements of a 3×3 pixel window. Our methods show that natural heterogeneity in dry canopies presents less variable temperatures than wetted canopies, where there was an influence of variable wetting. The allotted treatment duration successfully permits full evaporation of water from the wetted canopy and therefore allowed us to identify the point at which wetted zones returned to a localized equilibrium with the dry zones.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».