Ecological Characterization of Vegetation Using Multi-Sensor Remote Sensing in the Solar Reflective Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation is the primary producer in the terrestrial ecosystem. Vegetation absorbs the energy of electromagnetic radiation from the Sun and converts it to the energy that consumers in the ecosystem can use. As a result, vegetation is the foundation for nearly all the goods and services that terrestrial ecosystems provide to humanity. The advent of optical remote sensing revolutionized our ability to map the characteristics of vegetation wall-to-wall in space and to do so repeatedly, in a cost-efficient manner. Many of these vegetation parameters serve as key inputs to ecological models aiming to understand terrestrial ecosystem functions, at regional to global scales. This chapter summarizes the progress made in characterizing vegetation structure and its ecological functions with optical remote sensing. We first provide a brief review of the development of optical sensors designed primarily for vegetation monitoring. Second, we synthesize the progress made in mapping the physical structure of vegetation with optical sensors, including vegetation cover, vegetation successional stages, biomass, leaf area index (LAI), and its spatial organization, i.e., leaf clumping. Third, we review the achievements made in understanding vegetation function with optical remote sensing, particularly vegetation primary productivity and related ecologically important functions. Primary production provides the energy that drives all subsequent ecosystem processes. Optical remote sensing has made it possible to estimate the primary productivity of vegetation over the entire Earth’s land surface ( Running et al. 1994 ; Zhao et al. 2005 ).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».