Evaluating the Relationships of Phenological and Inter-Annual Landscape Dynamics with Farmland Biodiversity using Multi-Spatial and Multi-Temporal Remote Sensing Data
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural landscapes are highly variable ecosystems and are home to many species.Farmland spatial heterogeneity and phenological and inter-annual agricultural landscape dynamics has been shown to be related to species diversity.Remote sensing provides data that enable monitoring landscape changes at multiple temporal and spatial scales.The goal of this research was to determine the response of biodiversity to phenological and inter-annual landscape dynamics.The study area is the predominantly agricultural region of eastern Ontario.Ninety-three sample landscapes were selected prior to this research.Biodiversity data were collected during the summers of 2011 and 2012 within a 1 × 1 km area at each landscape.This extent and 3 × 3 km were selected for this research to analyze the impacts of spatial scale on biodiversity response.Relationships between biodiversity and vegetation phenology were modelled using MODIS NDVI, while relationships between biodiversity and long term inter-annual vegetation changes were modelled using Landsat NDVI and Tasseled Cap components.Random Forest Regression was used to determine relative variable importance over the many biodiversity models produced.The most important variables were identified and subsequently used in step-wise regression to determine model significance, the landscape variables entered, and the direction of their relationship with biodiversity.Results demonstrated that phenological and inter-annual changes in vegetation dynamics were related to biodiversity.For MODIS, most 3 × 3 km models were significant, whereas most 1 × 1 km models were not.For Landsat, model performance was not consistently different for the two extents, indicating that model performance can depend on landscape extent when coarse spatial resolution data are used.Plant diversity was lower when the time of onset of greenness
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».