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Enregistrement W3015511521 · doi:10.1093/forestry/cpaa006

Satellite-based time series land cover and change information to map forest area consistent with national and international reporting requirements

2020· article· en· W3015511521 sur OpenAlexafffundabout
Michael A. Wulder, Txomin Hermosilla, G. Stinson, François A. Gougeon, Joanne C. White, David A. Hill, B. P. Smiley

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceNatural Resources CanadaCanadian Space AgencyU.S. Forest ServiceGovernment of CanadaWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésDisturbance (geology)Land coverContext (archaeology)GeographyForest ecologyForest coverEnvironmental resource managementForest dynamicsLand useEcosystemSatellite imageryCover (algebra)ForestryEnvironmental scienceAgroforestryPhysical geographyRemote sensingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Forests are dynamic ecosystems, subject to both natural and anthropogenic agents of change. Wildfire, harvesting and other human activities alter the tree-covered area present in forests. From national and international reporting perspectives, forests include areas currently treed, as well as those disturbed forest areas that are not currently treed but will be, given time for regeneration and the advancement of natural successional processes. As a consequence, forest area can be depicted at a particular point in time, informed by a retrospective temporal context. Using time series of Landsat imagery, annual land cover maps can be generated that are informed by knowledge of past disturbance history (such as wildfire and harvesting). In this research, we use over three decades of annual land cover data generated from Landsat time series to generate a spatially explicit estimate of the forest area of Canada in 2010. We demonstrate how land cover and disturbance information can be combined to map the area of ‘forest’, as defined by the Food and Agricultural Organization of the United Nations (FAO), within Canada’s 650 Mha of forested ecozones. Following this approach, we estimated Canada’s total forest area in 2010 to be 354.5 Mha. This estimate includes 324.5 Mha of current forest cover in 2010, plus an additional 33.2 Mha (or 9.4 per cent) of temporally informed forest area where tree cover had been temporarily lost due to fire or harvest, less 3.3 Mha that were removed to meet a definitional minimum size (0.5 ha) for contiguous forest area. Using Canada’s National Forest Inventory (NFI) as an independent reference source, the spatial agreement between the two estimates of forest area was ~84 per cent overall. Aspatially, the total area of the Landsat-derived estimate of 2010 forest area and the NFI baseline estimates differed by only 3 per cent, with notable regional differences in the wetland-dominated Hudson Plains Ecozone. Satellite-derived time series land cover and change information enable spatially explicit depictions of forest area (distinct from representations of forest cover) in a robust and transparent fashion, producing information of value to science, management and reporting information needs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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