Combining land surface temperature and shortwave infrared reflectance for early detection of mountain pine beetle infestations in western Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The current mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins) outbreak, which began in 1999, continues to be the leading cause of pine tree mortality in British Columbia. Information regarding the location and spatial extent of the current attack is required for mitigating practices and forest inventory updates. This information is available from spaceborne observations. Unfortunately, the monitoring of the mountain pine beetle outbreak using remote sensing is usually limited to the visible stage at which the expansion of the attack beyond its initial hosts is unpreventable. The disruption of the sap flow caused by a blue-staining fungi carried by the beetles leads to: 1. a decrease in the amount of liquid water stored in the canopy, 2. an increase in canopy temperature, and 3. an increase in shortwave infrared reflectance shortly after the infestation. As such, the potential for early beetle detection utilizing thermal remote sensing is possible. Here we present a first attempt to detect a mountain pine beetle attack at its earliest stage (green attack stage when the foliage remains visibly green after the attack) using the temperature condition index (TCI) derived from Landsat ETM+ imagery over an affected area in British Columbia. The lack of detailed ground survey data of actual green attack areas limits the accuracy of this research. Regardless, our results show that TCI has the ability to differentiate between affected and unaffected areas in the green attack stage, and thus it provides information on the possible epicenters of the attack and on the spatial extent of the outbreak at later stages (red attack and gray attack). Furthermore, we also developed a moisture condition index (MCI) using both shortwave infrared and thermal infrared measurements. The MCI index is shown to be more effective than TCI in detecting the green attack stage and provides a more accurate picture of beetle spread patterns.
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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 découle