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Enregistrement W2618514174 · doi:10.1002/2017gl073708

Angular normalization of GOME‐2 Sun‐induced chlorophyll fluorescence observation as a better proxy of vegetation productivity

2017· article· en· W2618514174 sur OpenAlexafffund
Liming He, Jing M. Chen, Jane Liu, Gang Mo, Joanna Joiner

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésPrimary productionBoreal ecosystemAtmospheric sciencesChlorophyll fluorescenceEnvironmental scienceDeciduousCanopyRemote sensingFluorescenceGeologyTaigaPhysicsEcosystemGeographyOpticsBotanyForestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sun‐induced chlorophyll fluorescence (SIF) has been regarded as a promising proxy for gross primary productivity (GPP) over land. Considerable uncertainties in GPP estimation using remotely sensed SIF exist due to variations in the Sun‐satellite view observation geometry that could induce unwanted variations in SIF observation. In this study, we normalize the far‐red Global Ozone Monitoring Experiment‐2 SIF observations on sunny days to hot spot direction (SIF h ) to represent sunlit leaves and compute a weighted sum of SIF (SIF t ) from sunlit and shaded leaves to represent the canopy. We found that SIF h is better correlated with sunlit GPP simulated by a process‐based ecosystem model and SIF t is better correlated with the simulated total GPP than the original SIF observations. The coefficient of determination ( R 2 ) are increased by 0.04 ± 0.03, and 0.07 ± 0.04 on a global average using SIF h and SIF t , respectively. The most significant increases of the R 2 (0.09 ± 0.04 for SIF t and 0.05 ± 0.03 for SIF h ) appear in deciduous broadleaf forests.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations115
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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