Estimates of bark beetle infestation expansion factors with adaptive cluster sampling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Insects have infested over 37 million hectares of forested land, the most aggressive forest insect pest in North America is the mountain pine beetle that has attacked 14 million hectares. To determine infestation extent and spread rates, we examined mountain pine beetle damage at two sites over two consecutive years (2007–2008). High spatial resolution (20 cm) airborne digital imagery was acquired over a range of infestation intensities (High: site A; Low: site B). An adaptive cluster sampling approach assessed the extent and severity of damage from the imagery. In 2007, site A contained 5.22 infested trees per hectare (variance: 10.65) increasing in 2008 to 11.02 trees per hectare (variance: 24.83). In contrast, site B had 0.25 infested trees per hectare in 2007 (variance: 0.02), which increased in 2008 to 0.47 trees per hectare, with a variance of 0.08 trees per hectare. At both sites, infestations approximately doubled over a 1-year period. Adaptive cluster sampling applied to high spatial resolution airborne imagery can provide estimates of the severity of attack on the landscape. Keywords: object-based classificationhigh spatial resolutionsatellitedigital aerial imagerybark beetlesforest inventory, adaptive cluster sampling Acknowledgements We acknowledge funding for this research from the following agencies: (1) the Government of Canada, through the Mountain Pine Beetle Program, a 6-year, $40 million program administered by Natural Resources Canada – Canadian Forest Service; (2) the Pacific Forestry Centre Graduate Student Award to Sam Coggins, administered by Natural Resources Canada – Canadian Forest Service; (3) a University Graduate Fellowship (UGF) award to Sam Coggins; and (4) a Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) grant to Nicholas Coops, supported by the Government of Canada. Lastly, we thank Peter Marshall for his assistance with the adaptive cluster sampling and helpful comments from the editor and three anonymous reviewers who strengthened the manuscript.
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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) | 0,001 | 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 ».