CANADA'S FOREST COVER INDICATOR: DEFINITION, METHODOLOGY AND RESULTS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT. The Environment and Sustainable Development Indicators (ESDI) Initiative was introduced to track Canada's overall wealth in the form of natural and human capital, in additionto familiar economic data such as the gross domestic product (GDP). One of the six ESDIs is the Forest Cover Indicator (FCI). In this paper we define FCI, outline the overall method for deriving FCI, and report results for addressing four key technical issues in carrying out this overall method. The FCI is defined as interannual variations of Canada's forest area with the middle-summer crown closure (CC) ? 10%. Crown closure is the percentage of the ground surface covered by a downward vertical projection of the tree crowns. Theoverall monitoring method is mainly based on coarse resolution remote sensing data because of the need to cover Canada's extensive landmass during the middle-summer months and toupdate the results annually. Medium resolution satellite data, field measurements, and modeling approaches were used for calibration, correction, validation, and down-scaling, with a focus on the following 4 key technical issues: (1) correcting understory non-tree vegetation effect on CC, (2) downscaling forest cover area from 1-km to 100-m spatial resolution as required by the FCI definition, (3) detecting the changes of CC caused by disturbances, and (4) detecting changes in CC caused by forest regrowth. Methods and results for addressing these technical issues are described in the paper. While these results indicate that the key technical issues can be solved by integrating satellite remote sensing data/products and other data, there are clear needs for further development, especially testing against field measurements.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».