Evaluation of topographic effects on four commonly used vegetation indices
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation Indices(VIs) derived from remotely sensed data have been developed to monitor the Earth's vegetation cover.However,the topographic influence on VIs is an inevitable issue and is usually neglected in their large scale applications.In this study,the topographic effects on four commonly used vegetation indices,including Simple Ratio(SR),Normalized Difference Vegetation Index(NDVI),Reduced Simple Ratio(RSR),and Modified Normalized Difference Vegetation Index(MNDVI),derived from Landsat TM data over a mountainous forest area are evaluated.Two simple methods,the cosine correction and C-correction models,with different treatments of the influence of the diffused irradiance on reflectance,are used to remove the topographic effects on selected VIs.The results indicate that the reflectance in the Near Infrared(NIR) and Short Wave Infrared(SWIR) bands are more sensitive to topographical variations than that in the red band.Diffused radiance from the sky in the red band can moderate the variations of red band reflectance with topography,while this moderation is weak in the NIR and SWIR bands.The topography affects strongly vegetation indices which are not expressed as band ratios,such as RSR and MNDVI,resulting in negative biases on Sun-facing slopes and positive biases on Sun-backing slopes.As the slope increases,these biases increase rapidly.Therefore,the topographic effects should be carefully removed before using these non-band-ratio vegetation indices for vegetation parameter retrieval.Vegetation indices which are expressed as band ratios,such as SR,NDVI,can greatly reduce the noise caused by topographical variations.However,these indices still include significant topographic effects on steep slopes.SR is more sensitive to topographical variations on steep slopes than NDVI.The C-correction model is much better than the cosine correction model in removing topographic effects on VIs,especially on steep slopes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».