A new approach to LST modeling and normalization under clear-sky conditions based on a local optimization strategy
Notice bibliographique
Résumé
The normalization of LST relative to environmental parameters is of great importance in various environmental applications. The purpose of this study was to develop a new approach for LST normalization relative to environmental variables. These included topographic variables (i.e. solar irradiance and near-surface temperature lapse rate (NSTLR)) as well as biophysical properties (i.e. vegetation, wetness, and albedo). The study was conducted in two phases, namely (1) using global and (2) local optimization strategies to calculate the regression coefficients of environmental variables in the partial least squares regression (PLSR) and build the non-linear linking model in the random forest regression (RFR). The RMSEs between actual LST and modeled LST based on the global and local optimization strategies using PLSR (RFR) were 2.202 (0.935) and 0.939 (0.835) °C, respectively. The results showed that RFR had higher efficiency than PLSR in normalizing LST. Moreover, the local optimization method outperformed the global optimization method in terms of normalization accuracy. The results of this study could be very useful in many environmental applications such as identifying thermal anomalies, and surface anthropogenic heat island modeling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».