Water table depth dynamics derived from optical remote sensing data in northern peatlands
Notice bibliographique
Résumé
Water table depth (WTD) is one of the key factors that affect the carbon balance in peatlands. Optical remote sensing can detect WTD indirectly through the estimation of surface moisture. In peatlands, WTD and surface moisture conditions are closely related through the strong capillary connection in the topmost peat layer. We took advantage of this strong connection and calculated the OPtical TRApezoid Model (OPTRAM) that relies on the assumption that short-wave infrared reflectance represents the surface moisture conditions. OPTRAM was calculated based on Sentinel-2 MSI and Landsat 8 OLI over selected northern peatlands in Finland, Sweden, Canada, the USA, and Estonia. This is the first study in which the advantages and shortcomings of OPTRAM estimation from Sentinel-2 MSI and Landsat 8 OLI data were discussed. We calculated OPTRAM in two ways: (i) using a manual parametrisation and (ii) utilising a recently developed automatic parameterisation in Google Earth Engine. Further, we analysed the impact of these two parameterisations on OPTRAM performance in various peatlands. Our findings provide an important insight into the global applicability of OPTRAM for monitoring moisture conditions in northern peatlands.
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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) | 0,000 | 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 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 ».