A UAV-Based Sensor System for Measuring Land Surface Albedo: Tested over a Boreal Peatland Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
A multiple sensor payload for a multi-rotor based UAV platform was developed and tested for measuring land surface albedo and spectral measurements at user-defined spatial, temporal, and spectral resolutions. The system includes a Matrice 600 UAV with an RGB camera and a set of four downward pointing radiation sensors including a pyranometer, quantum sensor, and VIS and NIR spectrometers, measuring surface reflected radiation. A companion ground unit consisting of a second set of identical sensors simultaneously measure downwelling radiation. The reflected and downwelling radiation measured by the four sensors are used for calculating albedo for the total shortwave broadband, visible band and any narrowband at a 1.5 nm spectral resolution within the range of 350–1100 nm. The UAV-derived albedo was compared with those derived from Landsat 8 and Sentinel-2 satellite observations. Results show the agreement between total shortwave albedo from UAV pyranometer and Landsat 8 (R2 = 0.73) and Sentinel-2 (R2 = 0.68). Further, total shortwave albedo was estimated from spectral measurements and compared with the satellite-derived albedo. This UAV-based sensor system promises to provide high-resolution multi-sensors data acquisition. It also provides maximal flexibility for data collection at low cost with minimal atmosphere influence, minimal site disturbance, flexibility in measurement planning, and ease of access to study sites (e.g., wetlands) in contrast with traditional data collection methods.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».