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Enregistrement W7132891548

Multi-scale Remote Assessment of Phenology of Photosynthesis and Productivity of Northern Forests

2020· dissertation· W7132891548 sur OpenAlexfundaboutno aff
Christopher Yet San Wong

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2020
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of the Interior Southeast Climate Science CenterOntario Ministry of Research and InnovationU.S. Department of AgricultureNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of EnergyNorthern Research StationAlberta InnovatesUniversity of TorontoOffice of ScienceNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEvergreenDeciduousNormalized Difference Vegetation IndexPhenologyPhotochemical Reflectance IndexPhotosynthesisPhotosynthetically active radiationVegetation (pathology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern trees undergo seasonal regulation of photosynthetic activity in response to environmental conditions. Remote sensing provides a powerful tool to assess photosynthetic phenology at the global scale. However, traditional “greenness” based vegetation indices, like the normalized difference vegetation index (NDVI) which is sensitive to chlorophyll content, are often limited in monitoring the phenology of evergreen conifers due to the retention of green foliage year-round. Therefore, the main goal of my thesis is to evaluate the ability of carotenoid sensitive vegetation indices, photochemical reflectance index (PRI) and chlorophyll/carotenoid index (CCI), for monitoring the phenology of photosynthesis in evergreen conifers and deciduous trees. This study was conducted at two long-term carbon monitoring forest stands at the Turkey Point Observatory in Ontario, Canada, representing an evergreen forest and a mixed deciduous forest. First, I characterized the energy partitioning of photochemical and photoprotective processes and photosynthetic pigment composition in eastern white pine, red maple and white oak to understand the photosynthetic mechanisms reflected by NDVI, PRI and CCI at the leaf-scale. In deciduous trees, NDVI adequately reflected seasonal variation of photosynthetic activity and pigments. In pine, NDVI was unable to represent phenology. In contrast, PRI and CCI reflected seasonal variation in carotenoid pigments to represent photosynthetic phenology in both deciduous and evergreen trees. I then further evaluated NDVI, PRI and CCI as proxies of photosynthetic parameters at the canopy-scale and validated using leaf-scale measurements. NDVI and PRI were confirmed to be good indicators of the fraction of absorbed photosynthetically active radiation (ƒAPAR) and photosynthetic efficiency (ɛ), respectively. CCI was revealed to be a good indicator of both photosynthesis and ɛ. Finally, I parameterized a light-use efficiency (LUE) model with PRI and CCI as proxies of ɛ and compared model performance with a meteorological-based LUE model and a land surface model. The PRI- and CCI-LUE models demonstrated improved performance for reflecting the timing of phenology of GPP. Together, these results show that PRI and CCI reflect seasonal variation of carotenoid pigments and photoprotection in both evergreen and deciduous trees and are good proxies of photosynthetic activity for parameterizing LUE models to improve the monitoring of photosynthetic phenology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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