Spatial Analysis of High Resolution Aerial Photographs to Analyze the Spread of Mountain Pine Beetle Infestations
Notice bibliographique
Résumé
Mountain pine beetle (Dendroctonus Ponderosae) infestations in Western Canada have reached alarming proportions. The spread of attacks has significantly impacted pine tree stocks, the forest ecosystem in general and the overall socio-economic condition of residents in communities that depend on the forest industry. The ability to track these attacks and anticipate their trajectories will allow forest managers to target intervention measures and improve mitigation efforts. Spatial analysis methods are well suited to characterize the dynamics of the mountain pine beetle attacks. This study implemented a multi-scale spatiotemporal analysis to describe the patterns of three consecutive attack years (2000-2002) for a 19 km2 study site in British Columbia, Canada. In the first stage, baseline complete spatial randomness (CSR) was examined using average nearest neighbour analysis and quadrat counts on infestation data extracted from 19 cm resolution black and white aerial photographs. In the second stage, global and local Moran’s I spatial autocorrelation statistics, Getis-Ord General G global high/low clustering and Getis-Ord G_i^* test statistic techniques were used to evaluate the spread patterns over time. The results show a significant clustering of attack sites in the first two years, with considerable changes in the attack spread in the third year. These changes were independent of the two levels of spatial resolution used. Knowledge about infestation patterns can be used to anticipate needed social and environmental assistance for affected communities. Further, the information can aid overall sustainable forestry management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».