Multi‐temporal assessment of grassland α‐ and β‐diversity using hyperspectral imaging
Notice bibliographique
Résumé
While more and more studies are exploring the application of remote sensing in assessing biodiversity for different ecosystems, most consider biodiversity at one point in time. Using several remote-sensing-based metrics, we asked how well remote sensing can detect biodiversity (both α- and β-diversity) in a prairie grassland across time using airborne hyperspectral data collected in two successive years (2017 and 2018) and at different periods in the growing season (2018). The ability to detect biodiversity using "spectral diversity" and "spectral species" types indeed varied significantly over a 2-yr timespan. Toward the end of the growing season in 2018, the relationship between field- and remote-sensing-based α- and β-diversity weakened compared to data collected from the same season in the previous year. This contrasting pattern between the two years was likely influenced by prescribed fire, altered weather, and the resulting shifting species composition and phenology. These findings indicate that direct detection of α- and β-diversity in grasslands should be multi-temporal when possible and should consider the effect of disturbances, climate variables, and phenology. We demonstrate an essential role for airborne platforms in developing a global biodiversity monitoring system involving forthcoming space-borne hyperspectral sensors.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,008 | 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 ».