Phenology-Based Mapping of an Alien Invasive Species Using Time Series of Multispectral Satellite Data: A Case-Study with Glossy Buckthorn in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Glossy buckthorn (Frangula alnus Mill.) is an alien species in Canada that is invading many forested areas. Glossy buckthorn has impacts on the biodiversity and productivity of invaded forests. Currently, we do not know much about the species’ ecology and no thorough study of its distribution in temperate forests has been performed yet. As is often the case with invasive plant species, the phenology of glossy buckthorn differs from that of other indigenous plant species found in invaded communities. In the forests of eastern Canada, the main phenological difference is a delay in the shedding of glossy buckthorn leaves, which occurs later in the fall than for other indigenous tree species found in that region. Therefore, our objective was to use that phenological characteristic to map the spatial distribution of glossy buckthorn over a portion of southern Québec, Canada, using remote sensing-based approaches. We achieved this by applying a linear temporal unmixing model to a time series of the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) images to create a map of the probability of the occurrence of glossy buckthorn for the study area. The map resulting from the temporal unmixing model shows an agreement of 69% with field estimates of glossy buckthorn occurrence measured in 121 plots distributed over the study area. Glossy buckthorn mapping accuracy was limited by evergreen species and by the spectral and spatial resolution of the Landsat 8 OLI.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».