High-resolution, low-altitude aerial photography in physical geography
Notice bibliographique
Résumé
Intertidal landscapes are highly complex and dynamic habitats that exhibit variability over a range of spatial and temporal scales. The spatial arrangement of structure-forming biogenic features such as seagrasses and bivalves influences ecosystem function and the provision of important ecosystem services, though quantification and monitoring of intertidal landscape structure has been hindered by challenges collecting spatial data in the coastal zone. In this study, an intertidal landscape mosaic of eelgrass ( Zostera marina) and blue mussels ( Mytilus edulis) was observed using low-altitude aerial photography from a balloon-mounted digital camera platform. Imagery representing seagrass-bivalve landscape structure was classified and analysed using multiple metrics of landscape composition and configuration at the patch scale and the landscape scale. Patch-scale imagery was compared to a previously collected dataset in order to track temporal changes in seagrass patch metrics over a 26-month period. Seagrass and bivalve patches exhibited distinct spatial patterning at different spatial scales. At the patch scale, the change in seagrass metrics was consistent with patch border expansion at the expense of patch density and integrity. These methods demonstrate a novel approach for collecting high-resolution spatial data that could also be valuable to physical geographers dealing with similar fine-scale landscapes. The application of spatial metrics at multiple spatial scales quantified elements of the configuration and composition of a seagrass-bivalve habitat mosaic and allowed for the tracking of patch metrics through time to depict landscape change. Continued development of landscape metrics within intertidal habitats will increase understanding of the ecological function of these areas with benefits to management and monitoring of ecosystem health.
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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 | 0,001 |
| 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 ».