Application of a variance decomposition method to compare satellite and aerial inventory data: a tool for evaluating wildlife–habitat relationships
Notice bibliographique
Résumé
Summary Researchers frequently rely on forest inventories derived for other purposes when characterizing wildlife–habitat associations. When studied populations are remote and inventory coverage is incomplete for one or more data sets, researchers must often choose between the need for greater detail in habitat information and complete coverage of the land base. Forest inventories are often limited to canopy‐level information; however, different aspects of the overstorey and understorey may be important to wildlife. We compared the explanatory power of a forest resource inventory (FRI) and Landsat‐derived inventory to account for variation in vegetation communities available to woodland caribou Rangifer tarandus caribou. Forest canopy and understorey data were collected from stands in the Clay Belt region of Ontario, Canada, and cluster analysis and ordination were used to identify discrete community types. Canonical correspondence analysis revealed strong relationships between forest inventories and vegetation communities derived from field data. The integration of field‐based species and structural data with remote sensing land cover information provided sufficient detail among vegetation communities to identify features of known importance to woodland caribou. Variance decomposition revealed that FRI and Landsat variables had different capacities to explain variation in community composition, and overlap existed in the explanatory power. FRI species factors had greater explanatory power than Landsat habitat classes; however, Landsat structural variables accounted for more variation than FRI structural variables. Synthesis and applications. The results support the use of forest inventory attributes to infer vegetation characteristics in the overstorey and understorey, thus providing a tool for wildlife–habitat management. The need to account for woodland caribou habitat needs in forest management planning can be facilitated by using readily available vegetation descriptions within the FRI and Landsat data sets. This approach to community classification is of particular benefit for characterizing wildlife habitat in remote areas where collection of detailed vegetation information is impractical. When using habitat inventories derived from different data sources, variance decomposition can aid the researcher in identifying how explanatory power is structured within different data sets, quantifying the independent and confounded components of explained variation.
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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 | 0,024 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».