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Enregistrement W2920930972 · doi:10.1016/j.rse.2019.02.015

Current status of Landsat program, science, and applications

2019· article· en· W2920930972 sur OpenAlexaff
Michael A. Wulder, Thomas R. Loveland, David P. Roy, Christopher J. Crawford, Jeffrey G. Masek, Curtis E. Woodcock, Richard G. Allen, Martha C. Anderson, Alan Belward, Warren B. Cohen, John L. Dwyer, Angela Erb, Feng Gao, Patrick Griffiths, Dennis Helder, Txomin Hermosilla, James D. Hipple, Patrick Hostert, M. Joseph Hughes, Justin Huntington, David M. Johnson, Robert E. Kennedy, Ayşe Kiliç, Zhan Li, Leo Lymburner, Joel McCorkel, Nima Pahlevan, Crystal Schaaf, John R. Schott, Yongwei Sheng, James C. Storey, Éric Vermote, James E. Vogelmann, Joanne C. White, Randolph H. Wynne, Zhe Zhu

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing of Environment · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of British ColumbiaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésRemote sensingContext (archaeology)Data qualityEarth observationData managementEarth system scienceComputer scienceSatelliteEnvironmental resource managementData scienceEnvironmental scienceGeographyDatabaseBusinessGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formal planning and development of what became the first Landsat satellite commenced over 50 years ago in 1967. Now, having collected earth observation data for well over four decades since the 1972 launch of Landsat-1, the Landsat program is increasingly complex and vibrant. Critical programmatic elements are ensuring the continuity of high quality measurements for scientific and operational investigations, including ground systems, acquisition planning, data archiving and management, and provision of analysis ready data products. Free and open access to archival and new imagery has resulted in a myriad of innovative applications and novel scientific insights. The planning of future compatible satellites in the Landsat series, which maintain continuity while incorporating technological advancements, has resulted in an increased operational use of Landsat data. Governments and international agencies, among others, can now build an expectation of Landsat data into a given operational data stream. International programs and conventions (e.g., deforestation monitoring, climate change mitigation) are empowered by access to systematically collected and calibrated data with expected future continuity further contributing to the existing multi-decadal record. The increased breadth and depth of Landsat science and applications have accelerated following the launch of Landsat-8, with significant improvements in data quality. Herein, we describe the programmatic developments and institutional context for the Landsat program and the unique ability of Landsat to meet the needs of national and international programs. We then present the key trends in Landsat science that underpin many of the recent scientific and application developments and follow-up with more detailed thematically organized summaries. The historical context offered by archival imagery combined with new imagery allows for the development of time series algorithms that can produce information on trends and dynamics. Landsat-8 has figured prominently in these recent developments, as has the improved understanding and calibration of historical data. Following the communication of the state of Landsat science, an outlook for future launches and envisioned programmatic developments are presented. Increased linkages between satellite programs are also made possible through an expectation of future mission continuity, such as developing a virtual constellation with Sentinel-2. Successful science and applications developments create a positive feedback loop—justifying and encouraging current and future programmatic support for Landsat.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,009

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 106
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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