Assessment of ecosystems: A system for rigorous and rapid mapping of floodplain forest condition for Australia's most important river
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Methods that provide rapid assessments of changing ecosystems at multiple scales are needed to inform management to address undesirable change. We developed a remote‐sensing method in partnership with, and for use by, natural resource managers to predict annually stand condition of floodplain forests along Australia's longest river, the Murray River. A measure of stand condition, which was developed in collaboration with responsible natural resource managers, is a function of plant area index, crown extent, and the percentage live basal area. We surveyed a broad range of spatial and temporal variation in condition, built predictive stand‐condition models using satellite‐derived variables, and validated predictions with surveys of new sites. A multiyear model using data from 2 drought years and a year following extensive floods provided better predictions of stand condition than did models on the basis of the data for individual years. The model provided good predictions for data collected after the build for 50 sites and for resurveys of build sites in later years (R2 ≥ 0.86). There was limited, temporary improvement in stand condition after the extensive flooding (2010 to late 2010) that followed a 13‐year (1997 to early 2010) drought. Forest condition can be mapped accurately and annually at medium resolution (25 × 25 m) for large areas (100,000s ha) if quantitative ground surveys, satellite imagery, machine learning, and future validation are combined. Regular assessments of forest condition can be related to likely causes of change by using regular, rapid assessments and hence can provide important management information.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».