Detecting grassland spatial variation by a wavelet approach
Notice bibliographique
Résumé
Insight into the spatial variation of an ecosystem can provide better understanding of ecological processes and patterns in different scales. Detecting these multiple scales of spatial variation in grassland landscapes is valuable for determining management options, designing proper sampling regimes, and selecting suitable resolutions of remote sensing products. The objective of this study is to examine how environmental factors affect spatial variation of biophysical properties in mixed grassland ecosystems. Field leaf area index (LAI), soil moisture, and topographical parameters (relative elevation, upslope length, and a wetness index) were obtained in three parallel transects of a grassland ecosystem in Saskatchewan, Canada in 2004. One 20‐m resolution SPOT 4 (HRVIR) image was acquired at the same period of the growing season but in the following year. Normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated from the satellite image of the centre 381‐m transect and two extensive 2560‐m perpendicular transects. A wavelet approach was used to identify the scales of variations. Statistical results showed that LAI is significantly correlated to the wetness index (r2 = 0.37) and soil moisture (r2 = 0.43). The wetness index is better than relative elevation and upslope length in demonstrating the effect of topography on grassland vegetation. The variation of soil moisture is significant at two small scales of about 20 m and 40 m, and that of the wetness index is at the large scale of 120 m. The variation of grassland LAI is significant at three scales (20 m, 40 m, and 120 m), which indicates that the spatial variation of LAI might be controlled by both topography and soil moisture, though the 120 m is the dominant scale of variation in LAI. NDVI significantly correlated with grassland LAI along the centre transect. The effect of topography on grassland LAI is also proven by the significant relationships between NDVI and the wetness index. The wavelet analysis identifies the variation of two extensive transects at the scale of about 120 m, which is similar to the dominant variation scale of grassland LAI. These results confirmed that the effect of topography on spatial variation can be identified from the appropriate satellite image. This study suggests that the spatial scales of soil and topographic data aid in the selection of appropriate satellite image resolution for monitoring and managing ecosystems.
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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 | 0,000 | 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 ».