How Accurate Is an Unmanned Aerial Vehicle Data-Based Model Applied on Satellite Imagery for Chlorophyll-a Estimation in Freshwater Bodies?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Optical sensors are increasingly sought to estimate the amount of chlorophyll a (chl_a) in freshwater bodies. Most, whether empirical or semi-empirical, are data-oriented. Two main limitations are often encountered in the development of such models. The availability of data needed for model calibration, validation, and testing and the locality of the model developed—the majority need a re-parameterization from lake to lake. An Unmanned aerial vehicle (UAV) data-based model for chl_a estimation is developed in this work and tested on Sentinel-2 imagery without any re-parametrization. The Ensemble-based system (EBS) algorithm was used to train the model. The leave-one-out cross validation technique was applied to evaluate the EBS, at a local scale, where results were satisfactory (R2 = Nash = 0.94 and RMSE = 5.6 µg chl_a L−1). A blind database (collected over 89 lakes) was used to challenge the EBS’ Sentine-2-derived chl_a estimates at a regional scale. Results were relatively less good, yet satisfactory (R2 = 0.85, RMSE= 2.4 µg chl_a L−1, and Nash = 0.79). However, the EBS has shown some failure to correctly retrieve chl_a concentration in highly turbid waterbodies. This particularity nonetheless does not affect EBS performance, since turbid waters can easily be pre-recognized and masked before the chl_a modeling.
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.
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 | 0,000 | 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 découle