Analysis of airborne LiDAR surveys to quantify the characteristic morphologies of northern forested wetlands
Notice bibliographique
Résumé
A new technique for quantifying the geomorphic form of northern forested wetlands from airborne LiDAR surveys is introduced, demonstrating the unprecedented ability to characterize the geomorphic form of northern forested wetlands using high‐resolution digital topography. Two quantitative indices are presented, including the lagg width index (LWI) which objectively quantifies the lagg width, and the lateral slope index (LSI) which is a proxy measurement for the dome shape or convexity of the wetland ground surface. For 14 forested wetlands in central Ontario, Canada, northwestern Ontario, Canada, and northern Minnesota, United States, these indices were systematically correlated to metrics of topographic setting computed from LiDAR digital elevation models. In particular, these indices were strongly correlated with a Peatland Topographic Index (PTI, r2 = 0.58 and r2 = 0.64, respectively, p < = 0.001) describing the relative influence of upslope contributing area on the hydrology and biogeochemistry of individual wetlands. The relationship between PTI and the LWI and LSI indices was interpreted as geomorphic evolution in response to the spatially varying influence of upslope runoff on subsurface hydrochemistry. Spatial patterns of near‐surface pore water chemistry were consistent with this interpretation. Specifically, at four wetland sites sampled extensively for pore water chemistry, the mean and variance of near‐surface pore water methylmercury (MeHg) concentrations were higher within the zone of enhanced upland‐wetland interactions, as inferred from the LiDAR‐derived LWI estimates. Use of LiDAR surveys to measure subtle topographic gradients within wetlands may therefore help quantify the influence of upland‐wetland interactions on biogeochemical cycling and export in northern forested landscapes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».