Multi-Temporal Monitoring Of Ecological Succession In Tropical Dry Forests Using Angular - Hyperspectral Data (Chris/Proba)
Notice bibliographique
Résumé
The tropical dry forest is the largest and most threatened ecosystem in Latin America. Remote sensing can effectively contribute to the surveillance of conservation measurements and laws through the monitoring of natural protected areas, at the required temporal and spatial scales. CHRIS/PROBA is the only satellite that presents quasi-simultaneous multi-angular pointing and hyperspectral spectroscopy. These two characteristics permit the study of structural and compositional traces of successional stages within the tropical dry forest. The current study presents the results of mapping the succession of tropical dry forest in the Parque Estadual de la Mata-Seca, in Minas Gerais, Brazil, using a temporal analysis of CHRIS/PROBA images in a time frame of 7 years, between 2008 and 2014. For the purpose the -55° angle of observation has been used, which enhances spectral differences between successional stages. Spectral Angle Mapper has been used for mapping succession of tropical dry forest and afterwards Change Detection Analysis has been performed. Based on our observations, the tropical dry forest in the Parque Estadual de la Mataseca recovers at a fast rate, for the observed period (2008-2014). More than the 50% of the early and intermediate forests has been recovered to a mature forest. Significantly, around a 12% of old pastures have been converted into forest. The spatial analysis also reveals that the areas that recover most rapidly are located in the east of the Park, close to mature forests. The provision of seeds from these forests might be the cause for the fast recovery.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».