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Enregistrement W2529436619 · doi:10.1371/journal.pone.0197093

Microphytobenthos primary production estimated by hyperspectral reflectance

2018· article· en· W2529436619 sur OpenAlexaff
Vona Méléder, Bruno Jesus, Alexandre Barnett, Laurent Barillé, Johann Lavaud

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversité de NantesCentre National de la Recherche ScientifiqueFondation de FranceConseil Régional des Pays de la LoireAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPhotochemical Reflectance IndexHyperspectral imagingEnvironmental scienceRemote sensingAtmospheric radiative transfer codesPrimary producersRadiometryIrradianceRadiative transferChlorophyll fluorescenceFluorescencePhytoplanktonEcologyPhysicsOpticsBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of remote sensing techniques allows monitoring of photosynthesis at the ecosystem level and improves our knowledge of plant primary productivity. The main objective of the current study was to develop a remote sensing based method to measure microphytobenthos (MPB) primary production from intertidal mudflats. This was achieved by coupling hyperspectral radiometry (reflectance, ρ and second derivative, δδ) and PAM-fluorometry (non-sequential light curves, NSLC) measurements. The latter allowed the estimation of primary production using a light use efficiency parameter (LUE) and electron transport rates (ETR) whereas ρ allowed to estimate pigment composition and optical absorption cross-section (a*). Five MPB species representative of the main growth forms: epipelic (benthic motile), epipsammic (benthic motile and non motile) and tychoplanktonic (temporarily resuspended in the water column) were submitted to increasing light intensities from dark to 1950 μmol photons.m-2.s-1. Different fluorescence patterns were observed for the three growth-forms and were linked to their xanthophyll cycle (de-epoxydation state). After spectral reflectance measurements, a* was retrieved using a radiative transfer model and several radiometric indices were tested for their capacity to predict LUE and ETR measured by PAM-fluorometry. Only one radiometric index was not species or growth-form specific, i.e. δδ496/508. This index was named MPBLUE and could be used to predict LUE and ETR. The applicability of this index was tested with simulated bands of a wide variety of hyperspectral sensors at spectral resolutions between 3 and 15 nm of Full Width at Half Maximum (FWHM).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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