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Enregistrement W4324373470 · doi:10.1016/j.rse.2023.113529

Estimating and mapping forest age across Canada's forested ecosystems

2023· article· en· W4324373470 sur OpenAlexafffundabout
James C. Maltman, Txomin Hermosilla, Michael A. Wulder, Nicholas C. Coops, Joanne C. White

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing of Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaCanadian Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésDisturbance (geology)Remote sensingForest ecologyEnvironmental scienceForest dynamicsTree canopyForest managementProxy (statistics)Satellite imageryForest restorationSustainable forest managementPhysical geographyCanopyGeographyEcosystemEcologyComputer scienceAgroforestryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest age is an important variable for assessments of biodiversity and habitat, sustainable forest and land management, as well as forest carbon science and modeling. Tree and stand age are typically measured directly on site, or estimated through visual photo interpretation, with spatially explicit maps of forest age not often produced over large areas. Remote sensing enables the generation of wall-to wall, spatially explicit maps of disturbance events within the satellite record; however, as disturbance is relatively rare on the landscape in a given year, additional means of determining forest age are required. As reviewed herein, the estimation of forest age using optical Earth observation data is challenging due to the limited spectral link to the attribute of interest, especially as forests get older. The temporally dictated multi-method approach to forest age estimation outlined herein acknowledges these limitations, by applying the approach that is best suited to the quality of the information available, depending on the epoch of interest. In this research, we combine three approaches to estimate forest age at a 30-m spatial resolution using Landsat data. The first approach uses change detection protocols to detect disturbance from 1985 to 2019, with time since disturbance used as a proxy for forest age. The second approach uses Landsat surface reflectance composites to identify pixels exhibiting evidence of recovery from a disturbance that occurred within the twenty years prior to 1985, allowing for the extension of forest age estimates to 1965. Finally, given an understanding of the linkage between forest age and canopy height, inverted allometric equations are coupled with maps of forest structure and productivity metrics to model forest age for those pixels that show no evidence of disturbance or recovery to a maximum of 150 years, acknowledging that uncertainty in age estimate increases with increasing age. Combining these three approaches, forest age estimates are made for every treed pixel found within the 650 Mha forested ecosystems of Canada. Nationwide, mean estimated forest age for forests ≤150 years old (representing 94.1% of treed area) was 70 years (standard deviation = 32.1 years). For confidence building, forest age estimates were compared to reported forest age in the National Forest Inventory (NFI) both spatially and aspatially. Nationally, 5.9% of the forested area was estimated to be older than 150 years, while 9.5% of area within in the NFI sample was recorded as older than 150 years. The median estimated forest age for forested pixels ≤150 years old was 68 years while median forest age reported in the NFI was 73 years, with regional variability matching expectations related to disturbance regimes and productivity. Spatially explicit maps of forest age provide important information for understanding forest ecosystems and can be used to inform a wide range of policy, science, and management needs.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,928

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations81
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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