Burned vegetation recovery trajectory and its driving factors using satellite remote-sensing datasets in the Great Xing’An forest region of Inner Mongolia
Notice bibliographique
Résumé
Forest fire is one of the most important factors that alter a forest ecosystem’s biogeochemical cycle. Large-scale distributed burned areas lose their original vegetation structure and are more impacted by climate change in the vegetation recovery process, thus making it harder to restore their original vegetation structure. In this study, we used historical Landsat imagery and the LandTrendr algorithm in the Google Earth Engine platform to study and identify post-fire stages in the Great Xing’An Range of Inner Mongolia. Moreover, we categorized different post-fire vegetation recovery trajectories. The usefulness of spectral indices was also evaluated in the study region. We applied the Geodetector model to analyze the driving factors of the burned area vegetation regeneration process. The results show that burn severity and earth–atmosphere hydrological cycle are two main impacting factors in the short term after the fire (e.g. 5–6 years). Other climatical conditions affect vegetation recovery, including prolonged vegetation recovery process, hydrothermal circulation process and topographical conditions, seasonally frozen soil, freeze–thaw processes, and climate events. This study improves understanding of the dynamic successional processes in the burned area and the driving factors. Also, the outcomes can facilitate and support sustainable forest management of the Great Xing’An Range.
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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 | 0,001 | 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 ».