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Enregistrement W2084085956 · doi:10.1007/s10661-009-1243-8

Multiscale satellite and spatial information and analysis framework in support of a large-area forest monitoring and inventory update

2009· article· en· W2084085956 sur OpenAlexafffundabout
Michael A. Wulder, Joanne C. White, Mark D. Gillis, Nick Walsworth, Matthew C. Hansen, Peter Potapov

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Monitoring and Assessment · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceNatural Resources CanadaCanadian Space AgencyMinistry of Natural Resources
Mots-clésSatelliteEnvironmental scienceEnvironmental resource managementEnvironmental monitoringForest inventoryRemote sensingGeographyForest managementForestryEngineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many countries undertake a national forest inventory to enable statistically valid monitoring in support of national and international reporting of forest conditions and change. Canada's National Forest Inventory (NFI) program is designed to operate on a 10-year remeasurement cycle, with an interim report produced at the 5-year mid-point. The NFI is a sample-based inventory, with approximately 18,850 2×2-km photo plots across the country, distributed on a 20×20-km grid of sample points; these photo plots are the primary data source for the NFI. Capacity to provide annual monitoring information is required to keep policy and decision makers apprised of current forest conditions. In this study, we implemented a multistage monitoring framework and used a Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) change product to successfully identify 78% of the changes in forest cover area that were captured with a Landsat change detection approach. Of the NFI photo plots that were identified by both the Landsat and MODIS approaches as having changes in forest cover, the proportion of change area within the plots was similar (R2=0.78). Approximately 70% of the Landsat-derived change events occupied less than 40% of a single MODIS pixel, and more than 90% of the change events of this size were successfully detected with the MODIS product. Finally, MODIS estimates of the proportion of forest cover change at the NFI photo plot level were comparable to change estimates for the ecoregions as a whole (R2=0.95). High-temporal, low-spatial resolution imagery such as MODIS, in combination with other remotely sensed data sources, can provide information on disturbance events within a national forest inventory remeasurement cycle, thereby satisfying the interim information needs of policy and decision makers as well as the requirements of national and international reporting commitments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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