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Enregistrement W3085178699 · doi:10.3390/rs12182936

Satellite Determination of Peatland Water Table Temporal Dynamics by Localizing Representative Pixels of A SWIR-Based Moisture Index

2020· article· en· W3085178699 sur OpenAlexafffund
Iuliia Burdun, Michel Bechtold, Valentina Sagris, Annalea Lohila, Elyn Humphreys, Ankur R. Desai, Mats B. Nilsson, Gabriëlle De Lannoy, Ülo Mander

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesEuropean Social FundEuropean Regional Development FundMinistère de l’Environnement, de la Protection de la nature et des ParcsAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésPeatEnvironmental scienceRemote sensingWater contentWater tableHydrology (agriculture)Soil scienceGeologyGeographyGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The OPtical TRApezoid Model (OPTRAM) is a physically-based approach for remote soil moisture estimation. OPTRAM is based on the response of short-wave infrared (SWIR) reflectance to vegetation water status, which in turn responds to changes of root-zone soil moisture. In peatlands, the latter is tightly coupled to water table depth (WTD). Therefore, in theory, the OPTRAM index might be a useful tool to monitor WTD dynamics in peatlands, although the sensitivity of OPTRAM index to WTD changes will likely depend on vegetation cover and related rooting depth. In this study, we aim at identifying those locations (further called ‘best pixels’) where the OPTRAM index is most representative of overall peatland WTD dynamics. In peatlands, the high saturated hydraulic conductivity of the upper layer largely synchronizes the temporal WTD fluctuations over several kilometers, i.e., even though the mean and amplitude of the WTD dynamics may vary in space. Therefore, it can be assumed that the WTD time series, either measured at a single location or simulated for a grid cell with the PEATland-specific adaptation of the NASA Catchment Land Surface Model (PEATCLSM), are representative of the overall peatland WTD dynamics. We took advantage of this concept to identify the ‘best pixel’ of all spatially distributed OPTRAM pixels within a peatland, as that pixel with the highest time series Pearson correlation (R) with WTD data accounting for temporal autocorrelation. The OPTRAM index was calculated based on various remotely sensed images, namely, Landsat, MODIS, and aggregated Landsat images at MODIS resolution for five northern peatlands with long-term WTD records, including both bogs and fens. The ‘best pixels’ were dominantly covered with mosses and graminoids with little or no shrub or trees. However, the performance of OPTRAM highly depended on the spatial resolution of the remotely sensed data. The Landsat-based OPTRAM index yielded the highest R values (mean of 0.7 across the ‘best pixels’ in five peatlands). Our study further indicates that, in the absence of historical in situ data, PEATCLSM can be used as an alternative to localize ‘best pixels’. This finding enables the future applicability of OPTRAM to monitor WTD changes in peatlands on a global scale.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,408

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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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