Temporal connections between long-term Landsat time-series and tree-rings in an urban–rural temperate forest
Notice bibliographique
Résumé
Time-series of satellite-derived vegetation proxies and tree-rings widths (TRW) are similar, providing temporal records of forest productivity change from different perspectives and processes. Previous research on this relationship has focused on temperature or moisture limited coniferous forests, using lower spatial resolution (e.g., 8000 m) satellites and normalized difference vegetation index (NDVI) to test relationships over 15–30 years. There is an opportunity to leverage recent advances in building Landsat (30 m) time-series to expand comparisons into new forest types (e.g., coniferous vs. deciduous), areas (e.g., fragmented forests) and over longer periods (e.g., nearly 50 years). However, a better understanding of factors that influence relationship strength is required. We compared tree-ring measurements, converted to a ring width index (RWI), and Landsat tasseled cap angle (TCA) derived canopy cover (CC) from 1972 to 2018 across 16 deciduous, mixed, and coniferous stands in southern Ontario, Canada. For all chronologies, overall relationship strength was assessed with correlation approaches (RWI-CC, both vs. climate), and shorter-term increase-decline trends were compared with segmented regression. There were significant forest type differences, with coniferous chronologies correlating stronger with CC than deciduous. Deciduous chronologies and CC had opposite connections with summer temperature, with climate warming increasing CC and coniferous RWI but not deciduous RWI from 1980 to 2010. More recent decline at most sites appears related to a major ice storm, but multiple factors may be coexisting. We tested the utility of tree-rings for validating nearly 50 years of Landsat-observed change in urban–rural temperate forests, identifying useful connections at coniferous sites. However, there are limitations to comparing long-term Landsat time-series (based on yearly summer data) with annual tree-ring growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».