Modelling the Contributions of Riparian Vegetation and Topography to Stream Shade Using <scp>LiDAR</scp> and Conventional Digital Elevation Data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Stream temperature is widely considered the master variable in stream ecosystems. One of the key drivers of diel and seasonal stream temperature variability is the solar radiation received at the stream surface, which can be influenced by shading associated with both larger scale topographic features and riparian vegetation. In this study, a stream shade model was developed that uses LiDAR point cloud data to model shading by riparian vegetation, including canopy overhang, and conventional elevation data to model stream shading by topography. The model was applied to a dominantly north–south oriented river flowing in a floodplain within a mountain valley. When compared with shade interpreted from PlanetScope visual imagery, the model predicted stream shade at the point scale with 92% agreement. Sources of error were attributed to pixel and azimuth band size, which can be refined within the model arguments, although at the cost of increased processing time. The shade model was re‐run after virtually rotating the reach by 90° and 270° clockwise to evaluate the effect of valley orientation. Peak reach‐wide sunlight exposure occurred approximately 2 h later in the day when the stream reach was rotated 90°, and produced greater shading from mid‐morning to mid‐afternoon. Further work should test the model on smaller streams using ground‐based oblique or drone‐based photography to provide ground‐truthing, particularly to assess the accuracy of predicted shade below over‐hanging vegetation.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».