Identifying Conifer Tree vs. Deciduous Shrub and Tree Regeneration Trajectories in a Space-for-Time Boreal Peatland Fire Chronosequence Using Multispectral Lidar
Notice bibliographique
Résumé
Wildland fires and anthropogenic disturbances can cause changes in vegetation species composition and structure in boreal peatlands. These could potentially alter regeneration trajectories following severe fire or through cumulative impacts of climate-mediated drying, fire, and/or anthropogenic disturbance. We used lidar-derived point cloud metrics, and site-specific locational attributes to assess trajectories of post-disturbance vegetation regeneration in boreal peatlands south of Fort McMurray, Alberta, Canada using a space-for-time-chronosequence. The objectives were to (a) develop methods to identify conifer trees vs. deciduous shrubs and trees using multi-spectral lidar data, (b) quantify the proportional coverage of shrubs and trees to determine environmental conditions driving shrub regeneration, and (c) determine the spatial variations in shrub and tree heights as an indicator of cumulative growth since the fire. The results show that the use of lidar-derived structural metrics predicted areas of deciduous shrub establishment (92% accuracy) and classification of deciduous and conifer trees (71% accuracy). Burned bogs and fens were more prone to shrub regeneration up to and including 38 years after the fire. The transition from deciduous to conifer trees occurred approximately 30 years post-fire. These results improve the understanding of environmental conditions that are sensitive to disturbance and impacts of disturbance on northern peatlands within a changing climate.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».