Phenology of vegetation light-use efficiency and reflectance: experiment over two boreal ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Understanding phenological changes in vegetation through spectral data needs further exploration in order to maximize the contribution that remote sensing technologies make to environmental studies. Analyzing temporal trends in reflectance and associated eddy-covariance estimations would allow not only for understanding the seasonality of their relationship, but also for the determination of optimal time frames for airborne / satellite image collection. This research investigates the temporal trends of several vegetation indices and computed vegetation light-use efficiency (LUE) for two major boreal ecosystems (a black spruce forest, and a peatland), in the vicinity of the Eastmain-1 reservoir, James Bay, Northern Quebec. Ground data were collected hourly from August 3rd, 2012 through to September 22nd, 2012 with three representative time classes (9AM, 1PM, 5PM) analyzed in this thesis. The research further investigates the applicability of ground based models of land cover using previously collected Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) data. No statistically significant relationships were found at the black spruce forest site between reflectance and vegetation LUE. However, significant relationships occurred in the mid-morning between the vegetation reflectance indices PRI (photochemical reflectance index), PSRI (plant senescence reflectance index), RVSI (red-edge vegetation stress index) and LUE at the peatland site allowing for vegetation LUE estimations at the landscape level using previously acquired CASI hyperspectral imagery. For both sites, vegetation LUE increases over the data collection period, which is attributed to species' efficiency in more diffuse sunlight from changing sun angle geometry. At both sites, statistically significant seasonal trends in reflectance for the most part, occurred in the morning time class (9AM). Similar results were found with vegetation LUE. This highlights the importance of determining optimal time frames for imagery collection (with the goal of landscape estimations in environmental studies), which in the case of this study, points to the mid-morning.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».