Leaf reflectance and transmission properties (350–2500 nm): Implications for vegetation indices
Notice bibliographique
Résumé
At moderate to high leaf area index (values 3–5), many ratio-based vegetation indices, such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), reach an asymptote where the linear relationship between leaf area index and vegetation index value breaks down. The red and near infrared channels are used to calculate most ratio vegetation indices when using sensors such as Landsat; however, these channels sense very different depths in vegetation canopies due to differences in transmittance, which may explain this breakdown of vegetation indices. In laboratory-simulated canopies composed of four deciduous species, visible wavelengths (∼400–700 nm) were mostly attenuated by the first or second leaf layer, while near infrared wavelengths were substantially transmitted beyond the sixth or seventh leaf layer. Absolute changes in reflectance >1% were seen in some canopies up to four leaf layers thick in the near infrared wavelengths. Therefore, in natural canopies, near infrared wavelengths have a greater probability of penetrating to the soil/litter background than visible wavelengths, which may impact vegetation indices that use both visible and near infrared wavelengths for canopies between two and seven layers thick. While this was a preliminary study that isolated the canopy depth variable, polynomial regression analysis showed that differences in canopy thickness explained most of the observed variability in canopy reflectance. These results will facilitate the development and assessment of spectral vegetation indices that would probe canopies to consistent depths.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».