No place to hide: Rare plant detection through remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Detection of rare species is limited by their intrinsic nature and by the constraints associated with traditional field surveys. Remote sensing (RS) provides a powerful alternative to traditional detection methods through the increasing availability of RS products. Here, we assess the capacity of RS at high and medium resolution to detect rare plants with direct and indirect approaches, and how the performance of RS can be influenced by the characteristics of species. Methods An extensive literature review was conducted to synthesize the use of RS to detect or predict rare plant occurrence at high and medium resolution (<30 m and 30–300 m, respectively). The concept of “rarity” was based on Rabinowitz's rare species classification. The literature review was performed in Scopus for the period 1990–2020. Results While direct detection is often limited, it is possible with high and very high spatial resolution data for rare plants with distinctive traits. RS is also able to capture biophysical conditions driving rare plant distributions, which can indirectly provide accurate predictions for them. Both approaches have the potential to discover new populations of rare plants. RS can also feed SAMs of rare plants, which combined with SDMs can provide a valuable approach for rare plant detection. While direct detection is limited by the space occupied by a species within its habitat and its morphological, phenological and physiological characteristics, the predictive performance of RS‐based SDMs (indirect detection) can be influenced by habitat size, habitat specificity and phenological features of rare plants. Similarly, model predictive performance can be influenced by the rarity form of the target species according to the rarity classification criteria. Main conclusions. With this synthesis, the strong potential of RS for the purposes of detection and prediction of rare plant has been highlighted, with practical applications for conservation and management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».