Characterizing Transitions between Successional Stages in a Tropical Dry Forest Using LiDAR Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Secondary succession is defined as natural regeneration following complete forest clearance from anthropogenic or natural disturbances. Traditional strategies aimed to map and characterize secondary succession using remote sensing are usually based on deterministic approaches, where transitions between successional stages are not considered. These transitions represent rich environments between successional stages and play a key role in ecosystem regeneration. Here, we evaluate the use of the Full-waveform Airborne LiDAR to characterize changes in forest structure between the transition of early-to-intermediate and intermediate-to-late forest succession at the Santa Rosa National Park Environmental Monitoring Super Site (SRNP-EMSS), Guanacaste, Costa Rica. The vertical forest structure was analyzed on twenty cross-sections selected between forest transitions previously mapped using machine learning; leaf area density (LAD) and waveform metrics were studied based on the waveform profile derived from twenty-seven plots distributed in different successional forest patches. Results suggest that LiDAR techniques can identify forest structure differences between successional stages and their transitions. The significance proves that transitions exist, highlights the unique transitional characteristics between intermediate and late successional stages and contributes to understanding the significance of inter-successional stages (transitions) in secondary dry forests.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».