Development and Refinement of New Products from Multi-angle Remote Sensing to Improve Leaf Area Index Retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing provides methods to infer vegetation information over large areas at a variety of spatial and temporal resolutions that is of great use for terrestrial carbon cycle modeling. Understory vegetation and foliage clumping in forests present a challenge for accurate estimates of vegetation structural information. Multi-angle remote sensing was used to derive and refine new information about the vegetation structure for the purpose of improving global leaf area index mapping. \nA field experiment with multi-angle, high resolution airborne observations over modified and natural backgrounds (understory, moss, litter, soil) was conducted in 2007 near Sudbury, Ontario to test a methodology for the background reflectivity retrieval. The experiment showed that it is feasible to retrieve the background information, especially over the crucial low to intermediate canopy density range where the effect of the understory vegetation is the largest. The tested methodology was then applied to background reflectivity mapping over conterminous United States, Canada, Mexico, and Caribbean land mass using space-borne Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR) data. Important seasonal development of the forest background vegetation was observed across a wide longitudinal and latitudinal span of the study area.\nThe previous first ever global mapping of the vegetation clumping index with a limited eight-month multi-angular POLDER 1 dataset was expanded by integrating new, complete year-round observations from POLDER 3. A simple topographic compensation function was devised to correct negative bias in the data set cause by topographic effects. The clumping index reductions can reach up to 30% from the topographically non-compensated values, depending on terrain complexity and land cover type. The new global clumping index map is compared with an assembled set of field measurements, covering four continents and diverse biomes.\nFinally, inclusion of the new vegetation structural information, including background reflectivity and clumping index, gained from the multi-angle remote sensing was then shown to improve the performance of LAI retrieval algorithms over 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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».