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Enregistrement W4232217820 · doi:10.5194/bgd-5-1097-2008

Do we miss the hot spots? – The use of very high resolution aerial photographs to quantify carbon fluxes in peatlands

2008· preprint· en· W4232217820 sur OpenAlexfundno aff
Thomas Becker, Lars Kutzbach, Inke Forbrich, J. Schneider, Daniel Jager, B. Thees, Martin Wilmking

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule ZürichUmweltbundesamtSimon Fraser UniversityDeutscher Akademischer AustauschdienstDeutsche Bundesstiftung Umwelt
Mots-clésPeatBiogeochemical cycleEnvironmental scienceExtrapolationBorealCarbon fibersRemote sensingImage resolutionCarbon cycleAtmospheric sciencesSoil scienceEcosystemGeologyGeographyChemistryPhysicsEnvironmental chemistryEcologyMaterials scienceOpticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Accurate determination of carbon balances in heterogeneous ecosystems often requires the extrapolation of point based measurements. The ground resolution (pixel size) of the extrapolation base, e.g. a land-cover map, might thus influence the calculated carbon balance, in particular if biogeochemical hot spots are small in size. In this paper, we test the effects of varying ground resolution on the calculated carbon balance of a boreal peatland consisting of hummocks (dry), lawns (intermediate) and flarks (wet surfaces). The generalizations in lower resolution imagery led to biased area estimates for individual micro-site types. While areas of lawns and hummocks were stable below a threshold resolution of ~60 cm, the maximum of the flark area was located at resolutions below 25 cm and was then decreasing with coarsening resolution. Using a resolution of 100 cm instead of 6 cm led to an overestimation of total CO2 uptake of the studied peatland area (approximately 14 600 m2) of ~6% and an underestimation of total CH4 emission of ~11%. To accurately determine the surface area of scattered and small-sized micro-site types in heterogeneous ecosystems (e.g. flarks in peatlands), a minimum ground resolution appears necessary. In our case this leads to a recommended resolution of 25 cm, which can be derived by conventional airborne imagery. The usage of high resolution imagery from commercial satellites, e.g. Quickbird, however, is likely to underestimate the surface area of biogeochemical hot spots. It is important to note that the observed resolution effect on the carbon balance estimates can be much stronger for other ecosystems than for the investigated peatland where the relative hot spot area of the flarks is very small and their hot spot characteristics with respect to CH4 and CO2 fluxes is rather modest.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,209 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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