Characterizing spatiotemporal environmental variation throughout Ontario, Canada, using remote sensing derived-indicators
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystems are naturally variable. This variability can be due to the inherent land cover, topography, seasonality, and natural variations in climate. Ecosystem variability can also extend beyond this natural range due to disturbances such as fire, harvesting, land conversion, insect infestation, and increasingly may be due to extremes in climate (e.g. snow, ice storms, flooding, rainfall, temperature fluctuation). Differentiating disturbances from natural variability and understanding vegetation productivity changes resulting from disturbances are of high importance for ecosystem management. To capture ecosystem variation over the province of Ontario, Canada, we utilised a series of ten‐day composites of Medium Resolution Imaging Spectroradiometer (MERIS) fraction of Photosynthetically Active Radiation (fPAR) over a 6 year period. We investigated changes in the variations in fPAR derived vegetation indices (annual productivity, degree of vegetation seasonality and vegetative perennial cover) using a non‐parametric statistical test. Results indicated that considerable changes in vegetation productivity are occurring in Eastern Ontario as well as in other more localized regions in northern Ontario. Using a range of auxiliary information on fire disturbance, land cover, distance to nearest road and city, topography and protected areas, we provide explanations as to the possible drivers behind this variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».