A practical topographic correction method for improving Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer gross primary productivity estimation over mountainous areas
Notice bibliographique
Résumé
Time-series Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) gross primary productivity (GPP) has been served as an effective tool to assess the terrestrial carbon budget for the entire globe since 2000. However, the current MODIS GPP product neglects the surface heterogeneity in the modeling process and is always generated at 500 m or 1 km resolution, which could cause errors to these estimates over mountainous areas. In this work, the MODIS GPP model (MOD17) was applied to obtain 1 km GPP estimates at eleven mountainous sites. Then, a topographic correction method based on three indexes associated with the spatial heterogeneity of received radiation (TCI APAR ), temperature (TCI TMIN ), and water (TCI VPD ) stresses was developed to reduce GPP errors in these MOD17-simulated estimates. Results showed that a closer relationship between tower-based GPP and MOD17-simulated GPP was achieved after applying the proposed topographic correction method, with the determination coefficient ( R 2 ) increased from 0.61 to 0.74 and root mean square error ( RMSE ) reduced from 24.24 to 14.56 gC m −2 8d −1 at all the eleven mountainous sites. As for the effectiveness of each topographic correction index, an obvious improvement of MOD17-simulated GPP was observed after TCI APAR correction (increasing R 2 by 0.09 and decreasing RMSE by 8.75 gC m −2 8d −1 ), TCI TMIN correction (increasing R 2 by 0.05 and decreasing RMSE by 7.80 gC m −2 8d −1 ), and TCI VPD correction (increasing R 2 by 0.06 and decreasing RMSE by 7.89 gC m −2 8d −1 ), indicating that the spatial heterogeneity information of radiation, temperature, and water within coarse pixels is necessary for improving the MODIS GPP over mountainous areas. It is notable that the combination of the TCI APAR , TCI TMIN , and TCI VPD corrections was found to have the largest improvement for MOD17-simulated GPP (increasing R 2 by 0.13 and decreasing RMSE by 9.68 gC m −2 8d −1 ), indicating that the combined consideration of topographic factors in the correction process might achieve a larger improvement. This study highlights the feasibility of incorporating surface topographic characteristics into current coarse resolution GPP products in obtaining large-scale mountain GPP estimates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».