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Enregistrement W3151655794 · doi:10.1080/15481603.2021.1906056

The synergistic use of microwave coarse-scale measurements and two adopted high-resolution indices driven from long-term T-V scatter plot for fine-scale soil moisture estimation

2021· article· en· W3151655794 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGIScience & Remote Sensing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownscalingWater contentEnvironmental scienceRemote sensingMoistureRadiometerMean squared errorSoil scienceScale (ratio)Correlation coefficientMicrowaveMeteorologyMathematicsGeographyStatisticsGeologyPrecipitationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an attempt to retrieve soil moisture content (SMC) from remote sensing techniques, this article suggests and evaluates a developed approach that overcomes three of the most fundamental limitations of the temperature–vegetation (T-V) scatter plot method that are (1) low accuracy of the T-V scatter plot method in cases that the corresponding scatter plot and its wet and dry edges are not formed appropriately, (2) incompatibility of the T-V index maps in different days, and (3) inability to obtain the absolute SMC values from the T-V indices. The research consists of three main steps. In the first step, the measurements of eight global in situ SMC networks were applied to select the most appropriate and accurate microwave remote sensing mission among from Advanced Microwave Scanning Radiometer 2, Soil Moisture and Ocean Salinity, and Soil Moisture Active Passive. The results outlined the superiority of SMAP’s products in terms of RMSE and correlation coefficient (root mean square difference (RMSE) = 0.3–0.12 m3/m3 and R = 0.53–0.93). At the second step, the 1-year T-V scatter plot was formed and then, two adopted soil moisture indices, namely the annual soil moisture index (ASMIHR) and daily soil moisture index (DSMIHR), were extracted. The ASMIHR was driven from the annual wet and dry edges and a novel concept called “co-moisture line” was introduced to obtain the DSMIHR. In the third step of the proposed method, Disaggregation based on Physical and Theoretical scale Change was applied as the downscaling algorithm with a novelty to identify the parameter of partial derivative of microwave data relative to SMC indices using the relationship between ASMIHR and coarse-scale SMAP pixels. Across four SMAP coarse-scale pixels located in the study area, the corresponding parameter was obtained with the average correlation coefficient 0.7. This step was followed by integrating DSMIHR and SMAP products to provide absolute SMC values at intermediate spatial resolution. The proposed method was evaluated on the agricultural site of Soil Moisture Active Passive Validation Experiment 2016-Manitoba. The ultimate results of the proposed method in terms of absolute SMC values proved promising consistency with field measurements (R = 0.66 and no-bias RMSE = 0.06 m3/m3).

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,968

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,221 · 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