Characterization of a forest-tundra ecotone in Northern Canada: long-term monitoring possibilities
Notice bibliographique
Résumé
Ecotones are gradual transitions between two adjacent ecological systems. They are characterized by their spatial properties which are reflected in an ecotone width and location. Characteristics of width and location of an ecotone vary across time, during succession or with environmental changes. Moreover, it has been shown that ecotones are good indicators of local and global changes. Furthermore, if only one main environmental factor drives this gradual change the shape of the ecotone is evident as a sigmoid wave. We explored a two-dimensional sigmoid wave curve fitting algorithm that describes the ecotone for classified remote sensing data of a forest-tundra ecotone in the Northwest Territories of Canada. The estimated location and width of the forest-tundra ecotone were validated with digital land cover data. The algorithm was able to accurately delineate the forest-tundra ecotone based upon a classified remote sensing image and is robust for various algorithm parameter settings. Given the robustness of the algorithm and the easy implementation it should be considered a valuable tool to assess long-term global change of the forest-tundra ecotone. However, to assure successful long-term monitoring some issues related to remote sensing of high latitude forest-tundra areas should be addressed. Optical remote sensing observations are limited to the short growing season. In Arctic tundra regions the limited drainage of the permafrost soil also creates a large amount of standing water and shallow lakes. Furthermore, as in all optical remote sensing analyses cloud cover hampers the acquisition of useful vegetation cover data. All these factors interfere with the acquisition and/or processing of remote sensing data. These challenges should be addressed before (automated) long-term monitoring of the forest-tundra ecotone becomes viable.
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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 ».