Influence of Natural and Anthropogenic Linear Canopy Openings on Forest Structural Patterns Investigated Using LiDAR
Notice bibliographique
Résumé
In much of the commercial boreal forest, dense road networks and energy corridors have been developed to access natural resources with unintended and poorly understood effects on surrounding forest structure. In this study, we compare the effects of anthropogenic and natural linear openings on surrounding forest conditions in black spruce stands (gap fraction, tree and sapling height, and density). Forest structure within a 100 m band around the edges of anthropogenic (roads and power lines), natural linear openings (streams), and a reference black spruce forest was measured by identifying individual stems and canopy gaps on recent high density airborne LiDAR canopy height models. CUSUM curves were used to assess the distance of edge influence. Forests surrounding anthropogenic openings were found to be gappier, less dense, and have smaller trees than those around natural openings. Forests were denser around natural and anthropogenic linear openings than in the reference forest with edge effects observed up to 24–75 m and 18–54 m, respectively, into the forest. A high density of saplings in the gappier forests surrounding anthropogenic openings may eventually lead to a higher forest biomass in the zone area surrounding roads as is currently observed around natural openings.
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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 ».