Examining the effect of diverse management strategies on landscape scale patterns of forest structure in Pennsylvania using novel remote sensing techniques
Notice bibliographique
Résumé
We used novel remote sensing techniques to compare the landscape-scale patterns of forest structure in Pennsylvania, USA under the management of four different agencies with varying primary objectives, including production forestry, wildlife habitat, recreation, and private ownership. We (i) developed a forest structure classification scheme using publicly available LiDAR and orthographic aerial imagery data, (ii) mapped the forest structure across twenty forested landscapes, and (iii) compared the landscape-scale forest structure patterns among the four forest management types. Our results indicate that different management philosophies and their associated forest management approaches have resulted in contrasting landscape-scale patterns of forest structure. Privately managed forests had shorter forests, higher densities of distinct patches, higher interspersion of patch types, and higher forest structure diversity at fine-scales (1.5 ha grain size) compared to forests lightly managed for recreation. Production forests under ecosystem management and forests managed for wildlife habitat exhibited intermediate patterns of forest structure. This variation in forest structure patterns among the forest managers is likely to have implications for wildlife habitat and other ecosystem services. Furthermore, greater emphasis is needed on encouraging private landowners to manage across property boundaries and providing the resources and tools to manage forests at the landscape scale.
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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 | 0,002 | 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 ».