Canopy spectral reflectance detects oak wilt at the landscape scale using phylogenetic discrimination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The oak wilt disease caused by the invasive fungal pathogen Bretziella fagacearum is one of the greatest threats to oak-dominated forests across the Eastern United States. Accurate detection and monitoring over large areas are necessary for management activities to effectively mitigate and prevent the spread of oak wilt. Canopy spectral reflectance contains both phylogenetic and physiological information across the visible near-infrared (VNIR) and short-wave infrared (SWIR) ranges that can be used to identify diseased red oaks. We develop partial least square discriminant analysis (PLS-DA) models using airborne hyperspectral reflectance to detect diseased canopies and assess the importance of VNIR, SWIR, phylogeny, and physiology for oak wilt detection. We achieve high accuracy through a three-step phylogenetic process in which we first distinguish oaks from other species (90% accuracy), then red oaks from white oaks ( Quercus macrocarpa ) (93% accuracy), and, lastly, infected from non-infected trees (80% accuracy). Including SWIR wavelengths increased model accuracy by ca. 20% relative to models based on VIS-NIR wavelengths alone; using a phylogenetic approach also increased model accuracy by ca. 20% over a single-step classification. SWIR wavelengths include spectral information important in differentiating red oaks from other species and in distinguishing diseased red oaks from healthy red oaks. We determined the most important wavelengths to identify oak species, red oaks, and diseased red oaks. We also demonstrated that several multispectral indices associated with physiological decline can detect differences between healthy and diseased trees. The wavelengths in these indices also tended to be among the most important wavelengths for disease detection within PLS-DA models, indicating a convergence of the methods. Indices were most significant for detecting oak wilt during late August, especially those associated with canopy photosynthetic activity and water status. Our study suggests that coupling phylogenetics, physiology, and canopy spectral reflectance provides an interdisciplinary and comprehensive approach that enables detection of forest diseases at large scales. These results have potential for direct application by forest managers for detection to initiate actions to mitigate the disease and prevent pathogen spread.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».