Spatial variability of evapotranspiration of old-growth cypress forest using remote sensing — a case study of Chilan Mountain cypress forest in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
The Chilan Mountain cypress forest, northeastern Taiwan, is the only one where the genus Chamaecyparis is situated in a subtropical region. The health of a forest ecosystem is closely tied to the evapotranspiration (ET) of water through forests. This study focused on estimating the ET of old-growth cypress in the Chilan Mountain area and investigated its spatial variability in different watershed divisions using remote sensing. Our methods included applying hybrid image classification to generate land cover maps using Landsat-5 images, calculating habitat characteristics of old-growth using the Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), investigating spatial variability of ET in relation to environmental parameters, and examining the gap-snag effect on old-growth cypress ET. The results indicated that the study area was classified into three land cover types (i.e., old-growth, non-old growth, and others). Old-growth had lower values in net radiance, the normalized difference vegetation index (NDVI), and daily ET than did non-old-growth. Watershed divisions at various scales did cause the variation on old-growth ET characteristics according to the selected parameters and the number of parameters for predicting the value of ET. Finally, ET between gap-snag and non-gap-snag habitats was statistically different. A higher proportion in gap-snag composition would lead to a lower value in daily ET and the NDVI.
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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 ».