A new generation of sensors and monitoring tools to support climate-smart forestry practices
Notice bibliographique
Résumé
Climate-smart forestry (CSF) is an emerging branch of sustainable adaptive forest management aimed at enhancing the potential of forests to adapt to and mitigate climate change. It relies on much higher data requirements than traditional forestry. These data requirements can be met by new devices that support continuous, in situ monitoring of forest conditions in real time. We propose a comprehensive network of sensors, i.e., a wireless sensor network (WSN), that can be part of a worldwide network of interconnected uniquely addressable objects, an Internet of Things (IoT), which can make data available in near real time to multiple stakeholders, including scientists, foresters, and forest managers, and may partially motivate citizens to participate in big data collection. The use of in situ sources of monitoring data as ground-truthed training data for remotely sensed data can boost forest monitoring by increasing the spatial and temporal scales of the monitoring, leading to a better understanding of forest processes and potential threats. Here, some of the key developments and applications of these sensors are outlined, together with guidelines for data management. Examples are given of their deployment to detect early warning signals (EWS) of ecosystem regime shifts in terms of forest productivity, health, and biodiversity. Analysis of the strategic use of these tools highlights the opportunities for engaging citizens and forest managers in this new generation of forest monitoring.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».