Can Landsat data detect variations in snow cover within habitats of arctic ungulates?
Notice bibliographique
Résumé
With climate change, modelling has suggested that increased inaccessibility of forage through snow may endanger some populations of arctic ungulates; however, contemporaneous data on snow‐cover conditions, other ecological factors and ungulate responses are lacking at the landscape scale. Researchers have increasingly used remote sensing to map snow cover with higher accuracy, but such tools have not been utilized in research and management of arctic ungulate populations. We estimated field‐measured percent snow‐covered area (F‐SCA) in wintering areas of endangered Peary caribou Rangifer tarandus pearyi in the Bathurst Island complex (BIC) and developed a threshold for a normalized difference snow index (NDSI) using Landsat data. We used our NDSI threshold and another threshold to estimate snow‐covered area (SCA) in Peary caribou habitats in the BIC during 1993‐2003, compared these estimates with snow data from the nearest weather station and assessed the adequacy of Landsat data for arctic ungulate research. Our calculated NDSI threshold of 0.70 reflected field observations better than the published threshold, and our estimated SCAs showed greater variation between study areas, between years and during snow melt. Estimated SCAs were not correlated with total snowfall or snow depth at the nearest weather station. We conclude that SCA using remotely‐sensed data for ungulate habitats would be more useful than weather‐station data. Our methods could detect winters with relatively mild snow‐cover conditions, but not those with very severe conditions; therefore, we recommend development of NDSI thresholds corresponding to ≥ 75% F‐SCA, instead of ≥ 50%. NDSI‐derived SCA methods should prove more useful for southerly arctic regions where sun angles would be less limiting than in the BIC. Higher resolution imagery may be more suited than Landsat for the assessment of snow cover in arctic ungulate ecology. With climate change, further development of remotely‐sensed indices of snow cover, such as NDSI and SCA, should enhance our understanding of how arctic ungulates may or may not adapt.
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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 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 ».