MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2988349362 · doi:10.1080/01431161.2019.1685715

Impact of temporal variations in vegetation optical depth and vegetation temperature on L-band passive soil moisture retrievals over a tropical forest using <i>in-situ</i> information

2019· article· en· W2988349362 sur OpenAlexaff
Alejandro Monsiváis-Huertero, Juan Carlos Hernández-Sánchez, José Carlos Jiménez-Escalona, J. Mauricio Galeana-Pizaña, Daniel Enrique Constantino-Recillas, Aura Citlalli Torres-Gómez, Ramata Magagi, Kalifa Goı̈ta, Stéphane Couturier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Remote Sensing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceVegetation (pathology)Water contentRadiometerRemote sensingPrecipitationIn situBiosphereAtmospheric sciencesBrightness temperatureBrightnessMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) and Soil Moisture Active Passive (SMAP) missions provide estimates of soil moisture (SM) at similar spatial resolutions using L-band brightness temperatures (TB). These missions meet the requirement of SM retrievals with an unbiased root-mean-square difference (ubRMSD) < 0.04 (m 3 m−3) compared to in-situ measurements over most of the ecosystems; however, their SM estimates over forests present an ubRMSD > 0.10 (m 3 m−3). In this paper, we compared the SM retrievals from the SMOS and SMAP SM products with in-situ SM over a tropical forest in Southern Mexico. The L-band passive SM retrievals were evaluated in terms of four statistical metrics: root-mean-square difference (RMSD), bias, ubRMSD, and correlation coefficient (r). In-situ measurements of SM, soil and vegetation temperatures, precipitation, soil surface roughness, tree heights, diameters at the breast height of trunks, and forest cover fraction were collected during a field campaign from 6 January to 14 June 2015 in the Biosphere Reserve of Calakmul, Mexico, covering two areas of about 40 km × 40 km each. The comparison between SM retrievals from SMOS and SMAP and in-situ SM showed an RMSD ranging from 0.107 to 0.322 (m 3 m−3) and an ubRMSD from 0.049 to 0.128 (m 3 m−3). Overall, the SMAP SM estimates showed higher values of r and were closer to in-situ SM. Because the SMAP and SMOS radiometers performed very similar, these differences are due to the values assigned to the vegetation optical depth (τ), the scattering albedo (ω), and the representation of the dynamics in vegetation and soil temperatures in the SMOS and SMAP retrieval algorithm. Based on an optimization process, we estimated simultaneously optimal ω and τ values for the tropical forest by using TB observations from SMAP and SMOS radiometers.The optimal value of ω was 0.0655 for the tropical forest, and constant over the study period. In contrast, the optimal values of τ showed to be variant on time and ranging between 1.0 and 1.7, with an averaged value of 1.4 and a standard deviation of 0.24. When applying the optimal values of ω and τ and in-situ soil and vegetation temperatures, the SM retrievals showed an ubRMSD of 0.035–0.070 (m 3 m −3), improving the SM retrievals about 45%. A sensitivity analysis was conducted to evaluate the effect of the uncertainties in τ, ω, and soil and vegetation temperatures on the estimates of TB. It was found that vegetation temperature (Tveg) was the most sensitive parameter, with r higher than 0.70 for both polarizations in TB. When comparing in-situ Tveg and surface temperature values used in the SMAP and SMOS SM retrieval algorithms, differences up to 10 K were observed, affecting the SM estimates. The results presented in this paper could be useful in the preparation of the SMAP Calibration/Validation Experiment 2019, aiming at improving SM retrievals over forests.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Remote SensingMême sujetSoil Moisture and Remote SensingTravaux en français237 207