LIGHT DIFFUSION IN THE TROPICAL DRY FOREST OF COSTA RICA
Notice bibliographique
Résumé
Leaf Area Index (LAI) has been defined as the total leaf area (one-sided) in relation to the ground. LAI has an impact on tree growth and recruitment through the interception of light, which in turn affects primary productivity. Even though many instruments exist for estimating LAI from ground, they are often laborious and costly to run continuously. Measurements of LAI from the field using traditional sensors (e.g., LAI-2000) require multiple visits to the field under very specific sky conditions, making them unsuitable to operate in inaccessible areas and forests with dense vegetation, as well as areas where persistent sunny conditions are the norm like tropical dry forests. With this context, we proposed a methodology to characterize light diffusion based on NDVI and LAI measurements taken from the field in two successional stages in the tropical dry forest of Santa Rosa National Park in Costa Rica. We estimate a "K" coefficient to characterize light diffusion by the canopy, based on field NDVI measurements derived from optical phenology instruments and MODIS NDVI. From the coefficients determined, we estimated LAI values and compared them with ground measurements of LAI. In both successional stages ground measurements of LAI had no significant difference to the tower-derived LAI and the estimated LAI from MODIS NDVI.
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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) | 0,000 | 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 ».