Variable Transformation in Chlorophyll-a Satellite Algorithm Calibration
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F25%3A39923033" target="_blank" >RIV/00216275:25410/25:39923033 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/11103553" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/11103553</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ZINC65316.2025.11103553" target="_blank" >10.1109/ZINC65316.2025.11103553</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Variable Transformation in Chlorophyll-a Satellite Algorithm Calibration
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we demonstrate how applying variable transformations tailored to meet key ordinary least-squares (OLS) assumptions can significantly improve the performance of a satellite-based algorithm for chlorophyll-a (chl-a) concentration estimation. Focusing on the 3BDA predictor, we tested an optimal set of transformations-log, square-root, and cube-root-on both the dependent and independent variables. The best combination reduced the cross-validated root mean square error (RMSE) from 28.5 to 22 mg/m(3) relative to the commonly used single log transformation of chl-a, thereby increasing algorithm precision. These findings underscore the broader relevance of ensuring OLS assumptions are satisfied for improved accuracy in semi-empirical modelling approaches.
Název v anglickém jazyce
Variable Transformation in Chlorophyll-a Satellite Algorithm Calibration
Popis výsledku anglicky
In this paper, we demonstrate how applying variable transformations tailored to meet key ordinary least-squares (OLS) assumptions can significantly improve the performance of a satellite-based algorithm for chlorophyll-a (chl-a) concentration estimation. Focusing on the 3BDA predictor, we tested an optimal set of transformations-log, square-root, and cube-root-on both the dependent and independent variables. The best combination reduced the cross-validated root mean square error (RMSE) from 28.5 to 22 mg/m(3) relative to the commonly used single log transformation of chl-a, thereby increasing algorithm precision. These findings underscore the broader relevance of ensuring OLS assumptions are satisfied for improved accuracy in semi-empirical modelling approaches.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10200 - Computer and information sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2025 IEEE Zooming Innovation in Consumer Technologies Conference, ZINC 2025
ISBN
979-8-3315-1153-1
ISSN
2995-2689
e-ISSN
2995-2689
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
125-130
Název nakladatele
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Novi Sad
Datum konání akce
28. 5. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001562509500024