Potential contributions of remote sensing to ecosystem service assessments
Notice bibliographique
Résumé
Ecological and conservation research has provided a strong scientific underpinning to the modeling of ecosystem services (ESs) over space and time, by identifying the ecological processes and components of biodiversity (ecosystem service providers, functional traits) that drive ES supply. Despite this knowledge, efforts to map the distribution of ESs often rely on simple spatial surrogates that provide incomplete and non-mechanistic representations of the biophysical variables they are intended to proxy. However, alternative data sets are available that allow for more direct, spatially nuanced inputs to ES mapping efforts. Many spatially explicit, quantitative estimates of biophysical parameters are currently supported by remote sensing, with great relevance to ES mapping. Additional parameters that are not amenable to direct detection by remote sensing may be indirectly modeled with spatial environmental data layers. We review the capabilities of modern remote sensing for describing biodiversity, plant traits, vegetation condition, ecological processes, soil properties, and hydrological variables and highlight how these products may contribute to ES assessments. Because these products often provide more direct estimates of the ecological properties controlling ESs than the spatial proxies currently in use, they can support greater mechanistic realism in models of ESs. By drawing on the increasing range of remote sensing instruments and measurements, data sets appropriate to the estimation of a given ES can be selected or developed. In so doing, we anticipate rapid progress to the spatial characterization of ecosystem services, in turn supporting ecological conservation, management, and integrated land use planning.
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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 ».