Empirical models for tracing seasonal changes in leaf area index in deciduous broadleaf forests by digital hemispherical photography
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of seasonal leaf area index (LAI) variations is essential for predicting forest growth, but rapid and reliable methods for obtaining such estimates have rarely been reported. In this study, direct measurements of LAI seasonal variations in deciduous broadleaf forests in China were made through leaf seasonality observations in the leaf-out season and litter collection in the leaf-fall season. Meanwhile, indirect LAI measurements were made using a digital hemispherical photography (DHP) method. Our objectives were to explore the relationship between direct and indirect LAI measurements and to recommend a rapid and reliable method to determine the seasonal variation of LAI in forests. To achieve these objectives, we first evaluated seasonal variations of the biases due to key factors (woody materials, clumping effects and incorrect automatic exposure) known to influence the estimation of LAI by DHP. The results showed that the biases due to these factors exhibited different seasonal variation patterns, and the total contribution of these factors could explain 72% of the difference between direct LAI and DHP LAI throughout the entire growing season. Second, linear regression models between direct and DHP LAI were first constructed for each 10-day period as well as the entire growing season. Significance tests were made to the differences among the models for different dates, and models for estimating LAI based on DHP in each date were aggregated to 4 periods with R 2 and RMSE values of 0.91 and 0.22, 0.79 and 0.29, 0.81 and 0.14, 0.97 and 0.14, respectively. There was no significant difference between direct LAI and estimated LAI using the four models in each aggregated period ( p < 0.01). Thus, we confirm that these models can fully simulate the seasonal variations in LAI from the initial leaf emergence to leaf fall in deciduous broadleaf forests.
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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 ».