Comparison of Empirical and Physical Modelling for Estimation of Biochemical and Biophysical Vegetation Properties: Field Scale Analysis across an Arctic Bioclimatic Gradient
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the potential of multi-angle hyperspectral sensors for monitoring vegetation variables in Arctic environments, empirical and physical modelling using field data was implemented for the retrieval of leaf and canopy chlorophyll content (LCC, CCC) and plant area index (PAI) measured at four sites situated across a bioclimatic gradient in the Western Canadian Arctic. Field reflectance data were acquired with an ASD FieldSpec (305–1075 nm) and used to simulate CHRIS Mode1 spectra (411–997 nm). Multi-angle measurements were taken corresponding to CHRIS view zenith angles (VZA) (−55°, −36°, 0°, +36°, +55°). Empirical modelling compared parametric regression based on vegetation indices (VIs) to non-parametric Gaussian Processes Regression (GPR). In physical modelling, PROSAIL was inverted using numerical optimization and look-up table (LUT) approaches. Cross-validation of the empirical models ranked GPR as best, followed by simple ratio (SR) with optimally selected NIR and red wavelengths, and then ROSAVI using its published wavelengths (mean r2cv = 0.62, 0.58, and 0.54, respectively across all sites, variables, and VZAs). However, the best predictive performance was achieved by SR followed by GPR and ROSAVI (NRMSEcv = 0.12, 0.16, 0.16, respectively). PROSAIL simulated the multi-angle top-of-canopy reflectance well with numerical optimization (r2 = ~0.99, RMSE = 0.004 ± 0.002), but best performing LUT models of LCC, CCC and PAI were poorer than the empirical approaches (mean r2 = 0.48, mean NRMSE = 0.22). PROSAIL performed best at the high Arctic sparsely vegetated site (r2 = 0.57–0.86 for all parameters). Overall, the best performing VZA was −55° for empirical modelling and 0° and ±55° for physical modelling; however, these were not significantly better than the other VZAs. Overall, this study demonstrates that, for Arctic vegetation, nadir narrowband reflectance data used to derive simple empirical VIs with optimally selected bands is a more efficient approach for modelling chlorophyll and PAI than more complex empirical and physical approaches.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».