Cyanobacteria Index as a Tool for the Satellite Detection of Cyanobacteria Blooms in the Baltic Sea
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacteria blooms in the Baltic Sea have been studied for years due to their toxicity, which negatively affects all biota, along with the influence of these floating colonies on surface fluxes. However, mapping these blooms is still a challenge since their high dynamics, wide coverage, and specific radiometric footprint hinder atmospheric correction and negatively affect the quality of satellite images. In this study, we assessed the use of an alternative approach called the cyanobacteria index (CI), which is based on the reflectance spectral shape and which does not require comprehensive atmospheric correction. We demonstrated a close relationship between the positive CI values, indicating the presence of blooms, and the concentration of phycocyanin, the marker pigment of filamentous cyanobacteria in the Baltic Sea. We proved that the CI index could efficiently identify cyanobacteria-dominated blooms where colonies floated near the surface. Therefore, this index represents a valuable complement to the previous monitoring methods, suitable for extreme bloom events. The analysis of a time series of satellite images obtained between 2002 and 2018 using the CI index revealed the elongation of the bloom season, which may have been a consequence of the water temperature remaining within the cyanobacteria’s tolerance range for a longer time.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».