Improving the PROSPECT Model to Consider Anisotropic Scattering of Leaf Internal Materials and Its Use for Retrieving Leaf Biomass in Fresh Leaves
Notice bibliographique
Résumé
The PROSPECT model has been widely used to estimate leaf biochemical constituents, but retrieval of leaf mass per area (LMA) in fresh leaves has proved to be difficult due to the predominant water absorption in the infrared spectral region. At wavelengths where water absorption is low, both LMA absorption and light scattering are relatively high. Therefore, the uncertainty in scattering simulation at these wavelengths will lead to a relatively large error in LMA estimation. In this paper, we introduce a wavelength-independent factor to represent the first-order effect of anisotropic scattering in the elementary layer in the modified model PROSPECT-g, aiming at appropriately simulating leaf optical properties in spectral regions with high scattering and thus reducing the uncertainty in LMA estimation. In order to avoid introducing a new variable to be retrieved in model inversion, this factor is an intermediate variable derived from measured near infrared region spectral data and other existing model parameters. Results show that about 30%-40% of the tested samples are well simulated using PROSPECT-5, while for the rest of the samples simulation is greatly improved with PROSPECT-g. Leaf reflectance and transmittance reconstructions using PROSPECT-g are improved, especially at wavelengths with high scattering such as 750-1400 and 1500-1850 nm. LMA retrieval is significantly improved, with the average root-mean-square error decreasing from 38.7 (PROSPECT-5) to 16.6 g/m2(PROSPECT-g) for 628 leaves after considering anisotropic scattering in the elementary layer. Improvements are particularly noticeable for leaves with extremely high LMA contents.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».