Relationships of NDVI, Biomass, and Leaf Area Index (LAI) for six key plant species in Barrow, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Here we investigate relationships between NDVI, Biomass, and Leaf Area Index (LAI) for six key plant species near Barrow, Alaska. We explore how key plant species differ in biomass, leaf area index (LAI) and how can vegetation spectral indices be used to estimate biomass and LAI for key plant species. A vegetation index (VI) or a spectral vegetation index (SVI) is a quantitative predictor of plant biomass or vegetative vigor, usually formed from combinations of several spectral bands, whose values are added, divided, or multiplied in order to yield a single value that indicates the amount or vigor of vegetation. For six key plant species, NDVI was strongly correlated with biomass (R2 = 0.83) and LAI (R2 = 0.70) but showed evidence of saturation above a biomass of 100 g/m2 and an LAI of 2 m2/m2. Extrapolation of a biomass-plant cover model to a multi-decadal time series of plant cover observations suggested that Carex aquatilis and Eriophorum angustifolium decreased in biomass while Arctophila fulva and Dupontia fisheri increased 1972-2008.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».