Error Analysis of LAI Measurements with LAI-2000 Due to Discrete View Angular Range Angles for Continuous Canopies
Notice bibliographique
Résumé
As a widely used ground-based optical instrument, the LAI-2000 or LAI-2200 plant canopy analyzer (PCA) (Li-Cor, Inc., Lincoln, NE) is designed to measure the plant effective leaf area index (Le) by measuring the canopy gap fraction at several limited or discrete view zenith angles (VZAs) (usually five VZAs: 7, 23, 38, 53, and 68°) based on Miller’s equation. Miller’s equation requires the probability of radiative transmission through the canopy to be measured over the hemisphere, i.e., VZAs in the range from 0 to 90°. However, the PCA view angle ranges are confined to several limited ranges or discrete sectors. The magnitude of the error produced by the discretization of VZAs in the leaf area index measurements remains difficult to determine. In this study, a theoretical deduction was first presented to definitely prove why the limited or discrete VZAs or ranges can affect the Le measured with the PCA, and the specific error caused by the limited or discrete VZAs was described quantitatively. The results show that: (1) the weight coefficient of the last PCA ring is the main cause of the error; (2) the error is closely related to the leaf inclination angles (IAs)—the Le measured with the PCA can be significantly overestimated for canopies with planophile IAs, whereas it can be underestimated for erectophile IAs; and (3) the error can be enhanced with the increment of the discrete degree of PCA rings or VZAs, such as using four or three PCA rings. Two corrections for the error are presented and validated in three crop canopies. Interestingly, although the leaf IA type cannot influence the Le calculated by Miller’s equation in the hemispheric space, it affects the Le measured with the PCA using the discrete form of Miller’s equation for several discrete VZAs.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».