Estimation of leaf photosynthetic capacity from the photochemical reflectance index and leaf pigments
Notice bibliographique
Résumé
Estimation of leaf photosynthetic capacity from the photochemical reflectance index and leaf pigments Shuren Chou1#, Bin Chen2*#, Jing Chen3,4*, Miaomiao Wang2,5, Shaoqiang Wang2,5,6, Holly Croft7, Qin Shi8 1Space Security Center, Space Engineering University, Beijing 101416, China; 2Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 3School of Geographical Sciences, Fujian Normal University, Fuzhou, 350117, China 4Department of Geography and Planning, University of Toronto, Toronto, Canada 5College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China 6College of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China 7Department of Animal and Plant Sciences, University of Sheffield, Western Bank, Sheffield S10 2TN, U.K. 8Institute of Botany, Jiangsu Province and Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210014, China; Abstract: Leaf chlorophyll content has recently been found to be a better proxy than leaf nitrogen content for leaf photosynthetic capacity in a mixed deciduous broadleaf forest. A key concept underlying the relationship between leaf photosynthetic capacity and leaf chlorophyll content was the coordinate regulation of photosynthetic components (i.e. light harvesting, photochemical, and biochemical components). In order to test this hypothesis, we measured seasonal variations in leaf nitrogen content (Nleaf), leaf photosynthetic pigments (i.e. chlorophyll (ChlLeaf), carotenoids (CarLeaf) and xanthophyll (XanLeaf)) and leaf photosynthetic capacity (i.e. the maximum rate at which ribulose bisphosphate (RuBP) is carboxylated (Vcmax25) and regenerated (Jmax25) at 25 oC) at a paddy rice site during the growing season in 2016. We investigated the effectiveness of (Nleaf), leaf photosynthetic pigments, leaf-level photochemical reflectance index at sunny noon (PRILeaf_noon) and their possible combinations for estimating leaf photosynthetic capacities (i.e. Vcmax25 and Jmax25) at a paddy rice site. ChlLeaf was highly correlated to Vcmax25 and Jmax25 (R2 = 0.89 and 0.87, respectively), which were better than Nleaf (R2 = 0.80 and 0.85, respectively). The products of PRILeaf_noon with leaf pigments (i.e. ChlLeaf, CarLeaf and XanLeaf) were also found to be highly correlated with Vcmax25 (R2 = 0.95 to 0.96). Also, the product of leaf chlorophyll a and CarLeaf was a good proxy for Vcmax25 (R2 = 0.93). In sum, this study supported the previously findings that leaf chlorophyll content was better correlated with Vcmax25 than leaf nitrogen content. Also, combining PRILeaf_noon with leaf pigments (i.e. ChlLeaf, CarLeaf and XanLeaf) offered an additional way to estimate leaf photosynthetic capacity (i.e. Vcmax25). These findings supported the hypothesis of coordinate regulation of photosynthetic components and they would be helpful to estimation of leaf photosynthetic capacity using remote sensing data. Keywords: seasonal variations; leaf nitrogen content; photosynthetic pigments; leaf maximum carboxylation rate
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».