The Impact of Seasonality and Land Cover on the Consistency of Relationship between Air Temperature and LST Derived from Landsat 7 and MODIS at a Local Scale: A Case Study in Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Land surface temperature (LST) and air temperature (Tair) have been commonly used to analyze urban heat island (UHI) effects throughout the world, with noted variations based on vegetation distribution. This research has compared time series LST data acquired from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) platforms, Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper (ETM+) and Tair from weather stations in the Southern Ontario area. The influence of the spatial resolution, land cover, vegetated surfaces, and seasonality on the relationship between LST and in situ Tair were examined. The objective is to identify spatial and seasonal differences amongst these different spatial resolution LST products and Tair, along with the causes for variations at a localized scale. Results show that MODIS LST from Terra had stronger relationships with Landsat 7 LST than those from Aqua. Tair demonstrated weaker correlations with Landsat LST than with MODIS LST in sparsely vegetated and urban areas during the summer. Due to the winter’s ability to smooth heterogenous surfaces, both LST and Tair showed stronger relationships in winter than summer over every land cover, except with coarse spatial resolutions on forested surfaces.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».