Recent advancements in optical field leaf area index, foliage heterogeneity, and foliage angular distribution measurements
Notice bibliographique
Résumé
In-situ estimations of leaf area index (LAI), leaf clumping, and leaf angular distribution are often performed from canopy gap fraction measurements with optical sensors. Two new procedures are used in this study to improve the estimation of gap fraction from digital camera photographs,: 1) the Digital Number (DN) of mixed sky-canopy pixels is use to estimate the within pixel gap fraction instead of the usual threshold used to separate a pixel in gap or a foliage pixel, and 2), the within pixel gap fraction is calculated at different view zenith and azimuth angles to take into account multiple scattering effects. To estimate foliage clumping, a gap size distribution is calculated from a narrow view zenith angle range (less than 1°). The clumping index is then extracted using 3 methods: 1) a refined gap size distribution theory developed for the TRAC instruments; 2) The Lang and Xiang logarithm gap fraction averaging and 3) a combination of 1) and 2). Clumping index variations with view zenith angle in the range from 15° to 70° are derived using the individual and combined methods. Analysis of the digital hemispherical photographs shows that 1) the three methods give different clumping estimates, but the angular variation patterns are similar, and 2) canopies with significant angular variation in clumping can induce large errors in the inverted leaf angle distribution when the clumping angular variation is not included in the retrieval. The practical implication of these findings is that LAI, clumping index, and foliage orientation can all be reliably retrieved using digital hemispherical photographs, considerably reducing the number and cost of instruments needed in fieldwork.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».