Spatial modeling of rangeland potential vegetation environments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Potential vegetation environments (e.g., habitat types, range sites, ecological sites) are important to land managers because they provide a conceptual basis for the description of resource potentials and ecological integrity. Efficient use of potential vegetation classifications in regional or subregional scale assessments of ecosystem health has been limited to date, however, because traditional ecological unit mapping procedures often treat such classifications as ancillary information in the map unit description. Accordingly, it is difficult, if not impossible, to describe the precise location, patch size, and spatial arrangement of potential vegetation environments from most traditional ecological unit maps. Recent advances in remote sensing, geographic information systems (GIS), terrain modeling, and climate interpolation facilitate the direct mapping of potential vegetation through a predictive process based on gradient analysis and ecological niche theory. In this paper, we describe how a predictive vegetation mapping process was used to develop a 30 m raster-based map of 4 grassland, 5 shrubland, and 6 woodland habitat types across the Little Missouri National Grasslands, North Dakota. Discriminant analysis was used in developing this potential vegetation map based on 6 primary geographic information system themes. Geoclimatic subsections and remotely sensed vegetation lifeform maps were used in predictive model stratification. Terrain indices, LANDSAT satellite imagery, and interpolated climate information were used as independent (predictor) variables in model construction. A total of 616 field plots with known habitat type membership were used as dependent variables and assessed by a jackknife discriminant analysis procedure. Accuracy values of our map ranged from 54 to 77% in grasslands, 62 to 100% in shrublands, and 70 to 100% in woodlands dependent on geoclimatic subsection setting. Techniques are also described for generalizing the 30 m pixel resolution habitat type map to appropriate ecological unit maps (e.g., landtype associations) for use in ecosystem health assessments and land use planning.
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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 | 0,000 | 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 découle