Estimating lichen α- and β-diversity using satellite data at different spatial resolutions
Notice bibliographique
Résumé
Understanding biodiversity patterns and its environmental drivers is crucial to meet conservation targets and develop effective monitoring tools. Inconspicuous species such as lichens require special attention since they are ecologically important but sensitive species that are often overlooked in conservation planning. Remote sensing (RS) can be particularly beneficial for these species as in combination with modelling techniques it allows planners to assess and better understand biodiversity patterns. This study aims to model the lichen α-diversity (species richness) and β-diversity (species turnover) biodiversity components using high resolution RS variables across a subarctic region in Northern Quebec (∼190.25 km2). Two sensors, one commercial (WorldView-3, WV3) and another freely accessible (Sentinel-2, S2), at different resolutions (1.2 m and 10 m, respectively) were tested separately to develop our variables and feed the models. Lichens were sampled in 45 plots across different habitat types, ranging from forested habitats (coniferous, deciduous) to wetlands (bogs, fens) and rocky outcrops. Two sets of uncorrelated variables (Red and NIR; EVI2) from each sensor were parallelly used to build the α- and β-diversity models (8 models in total) through Poisson regressions and generalized dissimilarity modelling (GDM), respectively. Red and NIR variables were useful for modeling the two biodiversity components at both resolutions, providing information on stand canopy closure and structure, respectively. EVI2, especially from WV3, was only informative for assessing β-diversity, providing similar information than Red. Poisson models explained up to 32 % of the variation in lichen α-diversity, with Red, NIR and EVI2, either from WV3 or S2, showing negative relationships with lichen richness. GDMs described well the relationship between β-diversity and spectral dissimilarity (R2 from 0.25 to 0.30), except for the S2 EVI2 model (R2 = 0.07), confirming that more spectrally and thus environmentally different areas tend to harbor different lichen communities. While WV3 often outperformed the S2 sensor, the latter still provides a powerful tool for the study of lichens and their conservation. This study contributes to improve our knowledge and to inform on the use of RS to understand biodiversity patterns of inconspicuous species, which we consider to be an essential step to enhance their representation in conservation planning.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».