Application of a Hypergeometric Model in Simulating Canopy Gap Fraction and BRF for Forest Plantations on Sloping Terrains
Notice bibliographique
Résumé
The influence of tree distribution and slope on canopy gap fraction (GF) and bidirectional reflectance factor (BRF) is shown here to be non-negligible. Trees are often assumed to be randomly distributed in natural forests due to random distribution of natural resources, but this assumption is not valid for forest plantations. A geometric optical model for forest plantations (GOFP) is a geometric optical model for forest plantations on horizontal surfaces based on the theory of exclusion distance among crowns. Sloping terrains change the exclusion distance among crowns, and inevitably affect the canopy GF and BRF. In this article, GOFP with a hypergeometric model (distances among trees are considered) on horizontal surfaces is modified as GOFP-T to simulate BRF for forest plantations on sloping terrains under two scenarios: (horizontal distances among crowns remain unchanged with slope) and (sloping distances among crowns remain unchanged with slope). Two three-dimensional (3-D) radiative transfer models (DART and LESS) and field measurements are used to evaluate and validate GOFP-T simulations. The results show that 1) the canopy GF, four component area ratios, and canopy BRF simulated by GOFP-T show high consistency with results from the two 3-D model: root-mean-square errors in GF, sunlit foliage, and sunlit ground are less than 0.02, 0.06, and 0.03, respectively; 2) forest coverage and canopy reflectance in GOFP-T are compared well with point cloud results from an airboard LiDAR system and Landsat 8 OLI surface reflectance products, respectively, indicating that GOFP-T has ability in simulating canopy reflectance for forest plantations on sloping terrains. GOFP-T with the hypergeometric model in this article is the first simple model to simulate canopy GF and BRF for forest plantations on sloping terrains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».