Evaluation of different atmospheric correction methods prior to the estimation of total dissolved solids concentrations from satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
Surface water quality is degraded by the presence of numerous types of pollution produced by anthropogenic activities. Hence, surface water quality monitoring and assessment is essential. Conventional approaches of surface water quality monitoring are costly, time-consuming, and labor-intensive. On the other hand, remote sensing is an effective tool for monitoring surface water quality. Satellite images should be atmospherically corrected prior to using them in the estimation of surface water quality parameters (SWQPs). Therefore, The purpose of this study is to evaluate the outputs from several atmospheric correction methods, such as Dark Object Subtraction (DOS), Quick Atmospheric Correction (QUAC), Fast Line of sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH), and Atmospheric Correction for OLI lite (ACOLITE) in order to estimate total dissolved solids concentrations (TDS) over the study area of the whole province of New Brunswick, Canada. A TDS acquisition model was calibrated and validated in order to obtain TDS concentrations from atmospherically corrected Operational Land Imager (OLI) data. The results obtained from the TDS retrieval model demonstrated that the DOS method provided the most suitable remote sensing reflectance values for coastal blue, red, and shortwave infrared-2 spectral bands with a coefficient of determination (𝐑𝟐=0.76), Root Mean Square Error (RMSE=0.76 mg/l), and significant value (P-value
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».