Associations between Woodland Caribou telemetry data and Landsat TM spectral reflectance
Notice bibliographique
Résumé
Woodland Caribou Rangifer tarandus caribou habitat mapping in northern Alberta, Canada is incomplete and imprecise, as habitat relationships are not fully understood, and land cover mapping is neither consistent nor complete. Spectral information obtained through remote sensing observations makes possible the evaluation of Woodland Caribou habitat use over large areas. With the use of Global Positioning System (GPS) collars fitted on the animals, correlations between satellite observations and Woodland Caribou locations were studied. This study examines Landsat 5 Thematic Mapper imagery of the Wabasca region of northern Alberta in relation to a dataset containing nearly 100 000 locations acquired from GPS radio-collars and approximately 5000 locations acquired from Very High Frequency (VHF) radio-collars. The intent was to determine if spectral signatures measured by remote sensing satellites could be related to habitat use or avoidance by caribou, and to use this knowledge to predict caribou habitat selection in areas where there are no collared animals. The analysis presented in this paper provides a new perspective for the analysis of large and complex habitat selection datasets and opens new opportunities for the implementation of better and more comprehensive conservation policies in boreal environments. The methodology and habitat associations presented in this paper are being used in northern Alberta to advance caribou conservation.
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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 ».