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Enregistrement W4233897087 · doi:10.5194/bgd-11-5711-2014

Local spatial structure of forest biomass and its consequences for remote sensing of carbon stocks

2014· preprint· en· W4233897087 sur OpenAlexaff
Maxime Réjou‐Méchain, Helene C. Muller‐Landau, Matteo Detto, Sean C. Thomas, Thuy Le Toan, Sassan Saatchi, J. S. Barreto-Silva, Norman A. Bourg, Sarayudh Bunyavejchewin, Nathalie Butt, Warren Y. Brockelman, Min Cao, D. Cárdenas, Jyh‐Min Chiang, George B. Chuyong, Keith Clay, Richard Condit, H. S. Dattaraja, Stuart J. Davies, Álvaro Duque, Shameema Esufali, Cornielle E. N. Ewango, R. H. S. S. Fernando, Christine Fletcher, I. A. U. N. Gunatilleke, Zhanqing Hao, Kyle E. Harms, Térese B. Hart, Bruno Hérault, Robert W. Howe, Stephen P. Hubbell, Daniel J. Johnson, David Kenfack, Andrew J. Larson, Luxiang Lin, Yiching Lin, James A. Lutz, Jean‐Remy Makana, Yadvinder Malhi, Toby R. Marthews, Ryan W. McEwan, Sean M. McMahon, William J. McShea, Robert Muscarella, Anuttara Nathalang, Nur Supardi Md. Noor, Christopher J. Nytch, Alexandre A. Oliveira, Richard P. Phillips, Nantachai Pongpattananurak, Ruwan Punchi‐Manage, Roshan Jahn Mohd Salim, Jon Schurman, Raman Sukumar, H. S. Suresh, U. Suwanvecho, Duncan W. Thomas, Jill Thompson, María Uriarte, Renato Valencia, Alberto Vicentini, Amy Wolf, Sandra Yap, Zuoqiang Yuan, Charles E. Zartman, Jess K. Zimmerman, Jérôme Chave

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceRemote sensingSpatial variabilitySpatial ecologyBiomass (ecology)Spatial analysisCarbon stockSampling (signal processing)CalibrationScale (ratio)GeographyStatisticsEcologyComputer scienceMathematicsCartographyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Advances in forest carbon mapping have the potential to greatly reduce uncertainties in the global carbon budget and to facilitate effective emissions mitigation strategies such as REDD+. Though broad scale mapping is based primarily on remote sensing data, the accuracy of resulting forest carbon stock estimates depends critically on the quality of field measurements and calibration procedures. The mismatch in spatial scales between field inventory plots and larger pixels of current and planned remote sensing products for forest biomass mapping is of particular concern, as it has the potential to introduce errors, especially if forest biomass shows strong local spatial variation. Here, we used 30 large (8–50 ha) globally distributed permanent forest plots to quantify the spatial variability in aboveground biomass (AGB) at spatial grains ranging from 5 to 250 m (0.025–6.25 ha), and we evaluate the implications of this variability for calibrating remote sensing products using simulated remote sensing footprints. We found that the spatial sampling error in AGB is large for standard plot sizes, averaging 46.3% for 0.1 ha subplots and 16.6% for 1 ha subplots. Topographically heterogeneous sites showed positive spatial autocorrelation in AGB at scales of 100 m and above; at smaller scales, most study sites showed negative or nonexistent spatial autocorrelation in AGB. We further show that when field calibration plots are smaller than the remote sensing pixels, the high local spatial variability in AGB leads to a substantial "dilution" bias in calibration parameters, a bias that cannot be removed with current statistical methods. Overall, our results suggest that topography should be explicitly accounted for in future sampling strategies and that much care must be taken in designing calibration schemes if remote sensing of forest carbon is to achieve its promise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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