Integrating Remotely Sensed Thermal Observations for Calibration of Process-Based Land-Surface Models: Accuracy, Revisit Windows, and Implications in a Dryland Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Understanding land surface fluxes is essential for sustaining dryland ecosystem functioning and services. However, the scarcity of in situ measurements poses a significant challenge to dryland monitoring. Satellite optical and thermal remote sensing data can provide the instantaneous estimates of land surface fluxes, such as surface temperature (LST), net radiation (Rn), sensible heat flux (H), evapotranspiration (latent heat flux, LE), and gross primary productivity (GPP). However, satellite-based estimates are often limited by sensor revisit frequencies and cloud-cover conditions. To facilitate temporally continuous estimation, process-based land surface models are often used to integrate sparse remote sensing observations and meteorological inputs, thereby generating continuous estimates of energy, water, and carbon fluxes. However, the impact of satellite thermal data accuracy and temporal resolutions on simulating land surface fluxes is under-explored, particularly in dryland ecosystems. Therefore, this study assessed the accuracy of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) thermal infrared data in a dryland tussock grassland ecosystem in southern Spain. We also assessed the incorporation and various temporal frequencies of thermal data into process-based modelling for simulating land surface fluxes. The model simulations were validated against in situ measurements from eddy covariance towers. Results show that MODIS LST has a high correlation but large bias with in situ measurements (R2 = 0.81, RMSE = 4.34 °C). After a linear correction of MODIS LST with in situ measurements, we found that the adjusted MODIS LST can effectively improve the half-hourly simulation of LST, Rn, H, LE, SWC, and GPP with relative RMSEs of 7.84, 5.67, 7.81, 11.32, 6.59, and 13.09%, respectively. Such performance is close to the flux simulations driven by in situ LST. We also found that by adjusting the revisit frequency of the satellite sensor to 8 days, the model performance of simulating surface fluxes did not change significantly. This study provides insights into how satellite thermal remote sensing can be integrated with the process-based model to understand dryland ecosystem functioning, which is critical for ecological management and climate adaptation strategies.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».