Evapotranspiration in Ft. Drum Marsh, Upper St. John's River Basin, Florida: Multi-Scale Remote Sensing Application to Vegetation Mapping and Evapotranspiration Estimation
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental marsh evapotranspiration has been on going in Ft. Drum marsh, upper St. John's river basin, Florida, where an automatically data-recording lysimeter system with three lysimeters and one weather station was installed. In order to expand the results of the fundamental lysimeter study into the other parts of the marsh, remote sensing tools should be introduced. However, vegetation species in similar geomorphological or geographical locations tend to be more alike and difficult to identify without taking a very close view. Thus, a scaling-up approach with multi-scale remote sensing techniques was adopted. Remote sensing techniques of three different scales from ground, sky and space were utilized in this study. Foremost, a spectral radiometer was employed to measure spectral reflectance of sawgrass and cattail as well as other vegetation parameters related to ET estimation seasonally nearly for two years. The results displayed distinguishable differences between two vegetation types in some wavebands. Then, a flight for aerial hyperspectral imaging was performed on May 12, 2000 with the ground truth work. The mounted hyperspectral imager has 64 wavebands from 395 nm to 905 nm. The ground truth work included identification of vegetation species, spectral measurements by the spectral radiometer, multispectral image acquirements by a narrow-waveband multispectral imager, measurements of leaf area indices (LAI), and water quality sampling. The results of hyperspectral imaging showed clear wetland vegetation delineation. Finally, a LandSat 7 TM image on the day before the aerial hyperspectral imaging day was obtained to collaborate the results from hyperspectral images to estimate the marsh ET values.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».