IN PARTIAL FULFILMENT OF THE REQUIREMENTS FOR THE
Notice bibliographique
Résumé
Satellite derived snow cover area (SCA) is a critical parameter in snowmelt modelling, and is used in numerous hydrological and climatological studies. A major limitation of current SCA modelling when using optical satellite sensors is mapping snow in forested areas. The most ideal case for mapping snow in dense forested areas is to have landcover data indicating the location of forested regions and then use separate classification criteria for forested and non-forested areas. This study investigates the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) snow-mapping algorithm “Snowmap ” and its ability to map snow in the Northern Boreal Forest of Manitoba. Landcover data enhanced snow-mapping algorithms were developed and compared with MODIS snow products during the snowmelt period of 2001 and 2002. The use of Normalized Difference Snow Index (NDSI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values in the MODIS Snowmap algorithm to detect snow in forested areas was proven successful in this study. Landcover based algorithms and the MODIS algorithm both mapped similar amounts of SCA during the melt period in each study year. The
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».