Combining Spectral Libraries and 3-D Radiative Transfer Modeling to Improve the Simulation of Phenology in Semi-Arid Grasslands
Notice bibliographique
Résumé
Semi-arid grasslands and savannas are essential for human well-being, and are particularly affected by climate change effects. Remote sensing data offers the possibility to survey the evolution of these ecosystems through the estimation of vegetation traits that quantify ecosystem function and health. However, physically based methods such as radiative transfer models (RTMs) have been shown to have larger uncertainty in simulating semi-arid grasslands’ radiometric response due to their high spatio-temporal heterogeneities, including failing to account for the response of nonphotosynthetic vegetation (NPV) throughout the phenological cycle. As such, this work proposes a three-dimensional modeling framework which integrates NPV optical libraries, compiled from in situ measurements at the study site, to represent different phenophases within the discrete anisotropic radiative transfer model. To improve our understanding of the target ecosystems, and relate it with the modeling results and uncertainties, we quantified the spatio-temporal spectral and vegetation traits variability in a semi-arid savanna located in southwestern Europe. The results showed that the more arid phenophases presented the highest traits variability, in contrast to the spectral variability patterns, which generally achieved maximum levels during the biomass peak. However, the proposed RTM model was able to capture the main spectral features of a semi-arid grassland, as the simulations compared well against field, airborne and satellite observations. Spectral angle mapper (SAM) angular distances between simulated and observed spectra ranged between 4.5° and 8.8°, considering all scales and phenophases assessed. Lower SAM values (1.5° to 2.1°) were obtained in the shortwave infrared region, which demonstrates an adequate simulation of the senescent herbaceous and litter cover. The proposed modeling framework has the potential to improve vegetation trait estimation through proximal and remote sensing and to better protect these valuable ecosystems from climate-induced disturbances such as droughts or wildfires.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».