Advanced Method to Capture the Time-Lag Effects between Annual NDVI and Precipitation Variation Using RNN in the Arid and Semi-Arid Grasslands
Notice bibliographique
Résumé
The latest research indicates that there are time-lag effects between the normalized difference vegetation index (NDVI) and the precipitation variation. It is well known that the time-lags are different from region to region, and there are time-lags for the NDVI itself correlated to the precipitation. In the arid and semi-arid grasslands, the annual NDVI has proved not only to be highly dependent on the precipitation of the concurrent year and previous years, but also the NDVI of previous years. This paper proposes a method using recurrent neural network (RNN) to capture both time-lags of the NDVI with respect to the NDVI itself, and of the NDVI with respect to precipitation. To quantitatively capture these time-lags, 16 years of the NDVI and precipitation data are used to construct the prediction model of the NDVI with respect to precipitation. This study focuses on the arid and semi-arid Hulunbuir grasslands dominated by perennials in northeast China. Using RNN, the time-lag effects are captured at a 1 year time-lag of precipitation and a 2 year time-lag of the NDVI. The successful capture of the time-lag effects provides significant value for the accurate prediction of vegetation variation for arid and semi-arid grasslands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».