Ranking Importance of Topographical Surface and Subsurface Parameters on Paludification in Northern Boreal Forests Using Very High Resolution Remotely Sensed Datasets
Notice bibliographique
Résumé
The accumulation of organic material on top of the mineral soil over time (a process called paludification) is common in Northern Boreal coniferous forests. This natural process leads to a marked decrease in forest productivity overtime. Topography both at the surface of the forest floor (i.e., above ground) and the subsurface (i.e., top of mineral soil which is underground) is known to play a critical role in the paludification process. Until recently, the availability of more accurate topographic information regarding the surface and subsurface was a limiting factor for land management and modeling of spatial organic layer thickness (OLT) variability, a proxy for paludification. However so far, no research has assessed which of these two topographic variables has the greatest influence on paludification. This study aims to assess which topographic variable (surface or subsurface) better explains paludification, using high-resolution remote sensing technology (i.e., Light Detection and Ranging: LiDAR and Ground Penetrating Radar: GPR). To this end, field soil measurements were made in over 1614 sites distributed throughout the reference Valrennes Experimental site in Canadian northern coniferous forests. Then, a machine learning model (i.e., Random Forest, RF) was implemented to rank a set of selected predictor topographic variables (i.e., slope, aspect, mean curvature, plan curvature, profile curvature, and topographic wetness index) using the Mean Decrease Gini (MDG) index as an indicator of importance. Results showed that overall 83% of the overall variance was explained by the RF selected model, while the derived subsurface topography predictors had the lowest MDGs for predicting paludification. On the other hand, the surface slope predictor had the highest MDGs and better explained paludification. This finding would be particularly useful for implanting sustainable management strategies based on the surface variables of paludified northern boreal forests. This study has also highlighted the potential of LiDAR data to provide surface topographic spatial detail information for planning and optimizing forest management activities in paludified boreal forests. This is even of great importance when we know that LiDAR variables are easier to obtain compared to GPR derived variables (subsurface topographic variables).
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».