Quantifying spatial variability of crop water use by combining eddy covariance observations with high-resolution UAV-based remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Applications of precision agriculture enable water management decisions to be made at increasingly fine resolutions—smaller than which we can routinely estimate the water use from crops.  Direct measurement of crop evapotranspiration (ET) using the eddy covariance technique can provide continuous flux observations but cannot provide insight at smaller scales than the measurement footprint (~100-200m). On the other hand, remote sensing techniques based on the energy balance approach are capable of quantifying spatial patterns of ET at high resolutions but are limited to particular instances in time and cannot provide the temporal information required. In this research, we develop and evaluate a method to spatially disaggregate continuous ET measurements from eddy covariance systems. The approach is based on developing high resolution spatial maps of ET derived from a combination of UAV-thermal remote sensing energy balance modeling that is parameterized using UAV-LiDAR to measure crop canopy characteristics (leaf area index, canopy height, and vegetation fraction). Through consideration of the eddy covariance flux footprint, and the remotely-sensed spatial detail, temporally continuous spatial estimates of ET were developed. The application of this method is demonstrated for barley grown in the Canadian prairies under strongly heterogeneous field conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».