Estimation of Phytoplankton Chlorophyll-a Concentration in the Western Basin of Lake Erie Using Sentinel-2 and Sentinel-3 Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide phenomena called algae bloom has been recently a serious matter for inland water bodies. Temporal and spatial variability of the bloom makes it di cult to use in-situ monitoring of the lakes. This study aimed to evaluate the potential of Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) and Sentinel-2 Multispectral Instrument (MSI) data for monitoring algal blooms in Lake Erie. Chlorophyll-a (Chl-a) related products were tested using NOAA-Great Lakes Chl-a monitoring data over summer 2016 and 2017. Thematic water processor, fluorescence line height/maximum chlorophyll index (MCI) and S2 MCI, plug-in SNAP were assessed for their ability to estimate Chl-a concentration. We processed both Top of the Atmosphere (TOA) reflectance and radiance data. \nResults show that while FLH algorithms are limited to lakes with Chl-a < 8 mg m-3, \nMCI has the potential to be used effectively to monitor Chl-a concentration over eutrophic lakes. Sentinel-3 MCI is suggested for Chl-a > 20 mg m-3 and Sentinel-2 MCI for Chla > 8 mg m-3. The different Chl-a range limitation for the MCI products can be due to the different location of the maximum peak bands, 705 and 709 for MSI and OLCI sensors respectively. TOA radiances showed a signi cantly better correlation with in situ data compared to TOA reflectances which may be related to the poor pixel identi cation during the process of pixel flagging affected by the complexity of Case-2 water. Our fi nding suggests that Sentinel-2 MCI achieves better performance for Chl-a retrieval (R2 = 0.90). However, the FLH algorithms outperformed showing negative reflectance due to the shift of reflectance peak to longer wavelengths along with increasing Chl-a values. Although \nthe algorithms show moderate performance for estimating Chl-a concentration; this study demonstrated that the new satellite sensors, OLCI and MSI, can play a signi ficant role in the monitoring of algae blooms for Lake Erie.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle