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Enregistrement W3034551044 · doi:10.3390/f11060682

Quantification of Lichen Cover and Biomass Using Field Data, Airborne Laser Scanning and High Spatial Resolution Optical Data—A Case Study from a Canadian Boreal Pine Forest

2020· article· en· W3034551044 sur OpenAlexaffabout
Ashley Hillman, Scott E. Nielsen

Notice bibliographique

RevueForests · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLichenCanopyEnvironmental scienceTaigaBiomass (ecology)Abundance (ecology)Remote sensingTree canopyVegetation (pathology)EcologyForestryPhysical geographyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ground-dwelling macrolichens dominate the forest floor of mature upland pine stands in the boreal forest. Understanding patterns of lichen abundance, as well as environmental characteristics associated with lichen growth, is key to managing lichens as a forage resource for threatened woodland caribou (Rangifer tarandus caribou). The spectral signature of light-coloured lichen distinguishes it from green vegetation, potentially allowing for mapping of lichen abundance using multi-spectral imagery, while canopy structure measured from airborne laser scanning (ALS) of forest openings can indirectly map lichen habitat. Here, we test the use of high-resolution KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite-3) imagery (280 cm resolution) and forest structural characteristics derived from ALS to predict lichen biomass in an upland jack pine forest in Northeastern Alberta, Canada. We quantified in the field lichen abundance (cover and biomass) in mature jack pine stands across low, moderate, and high canopy cover. We then used generalized linear models to relate lichen abundance to spectral data from KOMPSAT and structural metrics from ALS. Model selection suggested that lichen abundance was best predicted by canopy cover (ALS points > 1.37 m) and to a lesser extent blue spectral data from KOMPSAT. Lichen biomass was low at plots with high canopy cover (98.96 g/m2), while almost doubling for plots with low canopy cover (186.30 g/m2). Overall the model fit predicting lichen biomass was good (R2 c = 0.35), with maps predicting lichen biomass from spectral and structural data illustrating strong spatial variations. High-resolution mapping of ground lichen can provide information on lichen abundance that can be of value for management of forage resources for woodland caribou. We suggest that this approach could be used to map lichen biomass for other regions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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