Temporal Soil Moisture Estimation of Pastures from Radarsat Data For Applications in Watershed Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Estimating the amount of water stored in a soil profile is essential in most water management projects and for assessing the hydrologic state of a basin. It determines infiltration during a rainfall event and controls evapotranspiration between storms. Rarely, however, are soil moisture data available for model input. In many cases, particularly watershed scale monitoring or modelling, soil moisture is inferred from more easily obtainable hydrologic variables such as rainfall, runoff and temperature. As such, there is a strong need for procedures to estimate soil moisture in a watershed independently from the models. These procedures must provide not only basin average estimates but also the spatial distribution within a basin in order to meet the requirements of emerging distributed models. Active and passive microwave imagery are both candidate sources for these data. Active SAR imagery, with its high resolution, is particularly attractive for use in areas of mixed land cover. This paper addresses the potential of Radarsat to extract information on soil moisture in pastures in a mixed landcover watershed located in eastern Ontario, Canada. A series of 6 Radarsat Standard Beam Mode 1 images covering the watershed for the period of September 2000 through July 2001 were analyzed in relation to ground observations, weather radar and meteorological conditions. A method was then developed to produce soil moisture maps for input to a hydrological model.
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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 | 0,000 |
| 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 ».