Estimating Forest Biomass Dynamics by Integrating Multi-Temporal Landsat Satellite Images with Ground and Airborne LiDAR Data in the Coal Valley Mine, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Assessing biomass dynamics is highly critical for monitoring ecosystem balance and its response to climate change and anthropogenic activities. In this study, we introduced a direct link between Landsat vegetation spectral indices and ground/airborne LiDAR data; this integration was established to estimate the biomass dynamics over various years using multi-temporal Landsat satellite images. Our case study is located in an area highly affected by coal mining activity. The normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI and EVI2), chlorophyll vegetation index (CVI), and tasseled cap transformations were used as vegetation spectral indices to estimate canopy height. In turn, canopy height was used to predict a coniferous forest’s biomass using Jenkins allometric and Lambert and Ung allometric equations. The biophysical properties of 700 individual trees at eight different scan stations in the study area were obtained using high-resolution ground LiDAR. Nine models (Hi) were established to discover the best relationship between the canopy height model (CHM) from the airborne LiDAR and the vegetation spectral indices (VSIs) from Landsat images for the year 2005, and HB9 (Jenkins allometric equation) and HY9 (Lambert and Ung allometric equation) proved to be the best models (r2 = 0.78; root mean square error (RMSE) = 44 Mg/H, r2 = 0.67; RMSE = 58.01 Mg/H, respectively; p < 0.001) for estimating the canopy height and the biomass. This model accurately captured the most affected areas (deforested) and the reclaimed areas (forested) in the study area. Five years were chosen for studying the biomass change: 1988, 1990, 2001, 2005, and 2011. Additionally, four pixel-based image comparisons were analyzed (i.e., 1988–1990, 1990–2005, 2005–2009, and 2009–2011), and Mann-Kendall statistics for the subsets of years were obtained. The detected change showed that, in general, the environment in the study area was recovering and regaining its initial biomass after the dramatic decrease that occurred in 2005 as a result of intensive mining activities and disturbance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».