Landscape Heterogeneity Effects on Scaling and Monitoring Large Areas Using Remote Sensing Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Given the increasing rate of landscape change, researchers have realized that managing natural resources sustainably requires knowledge about ecosystems over more than one temporal and spatial scale. Monitoring ecosystem integrity implies sampling over long periods of time and space to identify any significant changes. Subsequently, remote sensing has become integral to many large-scale monitoring efforts. Nonetheless, there remain aspects related to scaling which limit the ability to detect landscape change with a maximal amount of inference. While successive analyses can be used to estimate errors, it is not clear how spatial reorganization resulting from scaling has diluted the signal of the processes embodied within the observed patterns. To achieve a maximal amount of inference, it is first necessary to match three scales: spatial heterogeneity, the scales of the ecological processes creating landscape heterogeneity, and the spatial and temporal resolutions of the image used in the analysis. We discuss the relationship between scale of spatial pattern, image analysis, and scale of process and how their interactions affect large-scale monitoring quality. In particular, we assert that the interactions between pattern and process need to be considered explicitly when designing large-scale monitoring to accurately describe ecological change. This study and others further support the suggestion that monitoring be coupled with spatio-temporal models to elucidate the mapping from pattern to process across scales. It is stressed that future research efforts be directed to understanding the characterization of space-time relationships implicit in pattern and that we move beyond the space-time duality approach to analysis.
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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 ».