Remote sensing for the Spanish forests in the 21st century: a review of advances, needs, and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Forest ecosystems provide a host of services and societal benefits, including carbon storage, habitat for fauna, recreation, and provision of wood or non-wood products. In a context of complex demands on forest resources, identifying priorities for biodiversity and carbon budgets require accurate tools with sufficient temporal frequency. Moreover, understanding long term forest dynamics is necessary for sustainable planning and management. Remote sensing (RS) is a powerful means for analysis, synthesis and report, providing insights and contributing to inform decisions upon forest ecosystems. In this communication we review current applications of RS techniques in Spanish forests, examining possible trends, needs, and opportunities offered by RS in a forestry context. Currently, wall-to-wall optical and LiDAR data are extensively used for a wide range of applications—many times in combination—whilst radar or hyperspectral data are rarely used in the analysis of Spanish forests. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) carrying visible and infrared sensors are gaining ground in acquisition of data locally and at small scale, particularly for health assessments. Forest fire identification and characterization are prevalent applications at the landscape scale, whereas structural assessments are the most widespread analyses carried out at limited extents. Unparalleled opportunities are offered by the availability of diverse RS data like those provided by the European Copernicus programme and recent satellite LiDAR launches, processing capacity, and synergies with other ancillary sources to produce information of our forests. Overall, we live in times of unprecedented opportunities for monitoring forest ecosystems with a growing support from RS technologies.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».