Quantifying Fractional Ground Cover on the Climate Sensitive High Plains Using AVIRIS and Landsat TM Data
Notice bibliographique
Résumé
The High Plains is an economically important and climatologically sensitive region of the United States and Canada. The High Plains contain 100,000 sq km of Holocene sand dunes and sand sheets that are currently stabilized by natural vegetation. Droughts and the larger threat of global warming are climate phenomena that could cause depletion of natural vegetation and make this region susceptible to sand dune reactivation. This thesis is part of a larger study that is assessing the effect of climate variability on the natural vegetation that covers the High Plains using Landsat 5 and Landsat 7 data. The question this thesis addresses is how can fractional vegetation cover be mapped with the Landsat instruments using linear spectral mixture analysis and to what accuracy. The method discussed in this thesis made use of a high spatial and spectral resolution sensor called AVIRIS (Airborne Visible and Infrared Imaging Spectrometer) and field measurements to test vegetation mapping in three Landsat 7 sub-scenes. Near-simultaneous AVIRIS images near Ft. Morgan, Colorado and near Logan, New Mexico were acquired on July 10, 1999 and September 30, 1999, respectively. The AVIRIS flights preceded Landsat 7 overpasses by approximately one hour. These data provided the opportunity to test spectral mixture algorithms with AVIRIS and to use these data to constrain the multispectral mixed pixels of Landsat 7. The comparisons of mixture analysis between the two instruments showed that AVIRIS endmembers can be used to unmix Landsat 7 data with good estimates of soil cover, and reasonable estimates of non-photosynthetic vegetation and green vegetation. Landsat 7 derived image endmembers correlate with AVIRIS fractions, but the error is relatively large and does not give a precise estimate of cover.
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 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 | 0,001 | 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 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 ».