La cartographie de la fraction du rayonnement photosynthétiquement actif (FPAR) des peuplements d'épinette noire (Picea mariana) en Abitibi à l'aide d'une image satellitaire de Landsat ETM+
Notice bibliographique
Résumé
La fraction du rayonnement photosynthétiquement actif absorbé (FPAR) par le couvert forestier est un intrant majeur des modèles de calcul de la productivité forestière. L’objectif de cette recherche est de développer une méthodologie pour calculer des valeurs de la FPAR[indice inférieur image] pour des peuplements d’épinette noire, à l’échelle régionale, à partir d’images satellitaires de Landsat. Les valeurs spectrales des images ont été utilisées pour le calcul de l’indice de surface foliaire (L) et de la FPAR. Certaines relations mathématiques ont été dérivées de données in situ de la campagne de terrain BOREAS (variables structurelles des peuplements forestiers, L et FPAR) et ensuite appliquées sur les placettes-échantillons temporaires (PET) en Abitibi, Québec. Les données de la FPAR ont été estimées en assumant une réduction du signal par la loi de Beer-Lambert en utilisant le L de la placette (L[indice inférieur PET]). La comparaison des résultats de calcul de la FPAR, sur les placettes, obtenus entre notre méthode et celle provenant de mesures indépendantes de la campagne BOREAS ont montré de bons coefficients de détermination pour les peuplements d’épinette noire (R[indice supérieur 2] = 0,95). Dans notre étude, des indices spectraux de végétation (SVI) et des bandes spectrales individuelles d’une image Landsat ETM+ (fin août) ont été testés pour estimer la FPAR ou le L des peuplements d’épinette noire d’une région d’étude en Abitibi. Les résultats de L obtenus avec les bandes spectrales individuelles ou les SVI ont indiqué qu’il était possible de calculer des valeurs de FPAR en faisant une sélection des valeurs spectrales reliées aux PET. Cette sélection est établie sur un calcul de la variabilité et de l’écart type des valeurs en réflectance des pixels au voisinage du pixel associé à la PET. En effet, le coefficient de détermination entre la bande 3 et les valeurs de FPAR a atteint un R[indice supérieur 2] de 0,54 sur l’image d’août 2000, ce qui est supérieur aux valeurs retrouvées dans la littérature qui offrent un R[indice supérieur 2] approximatif de 0,35 pour la forêt boréale à la même période de la saison de croissance. À partir des relations développées, une carte de la FPAR fut produite pour les peuplements de résineux de la région d’étude. La relation faible entre la FPAR et l’image ETM+ nous permet de suggérer que l’utilisation de la biomasse serait une alternative mieux adaptée à la cartographie (Fournier et al. 2003b). Toutefois, notre étude a permis de faire ressortir des aspects critiques pour obtenir des résultats significatifs pour les cas où l’utilisation de la FPAR serait requise.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».