Advancing terrestrial biodiversity monitoring with satellite remote sensing in the context of the Kunming-Montreal global biodiversity framework
Notice bibliographique
Résumé
Satellite remote sensing (SRS) provides huge potential for tracking progress towards conservation targets and goals, but SRS products need to be tailored towards the requirements of ecological users and policymakers. In this viewpoint article, we propose to advance SRS products with a terrestrial biodiversity focus for tracking the goals and targets of the Kunming-Montreal global biodiversity framework (GBF). Of 371 GBF biodiversity indicators, we identified 58 unique indicators for tracking the state of terrestrial biodiversity, spanning 2 goals and 8 targets. Thirty-six shared enough information to analyse their underlying workflows and spatial information products. We used the concept of Essential Biodiversity Variables (EBV) to connect spatial information products to different dimensions of biodiversity (e.g. species populations, species traits, and ecosystem structure), and then counted EBV usage across GBF goals and targets. Combined with published scores on feasibility, accuracy, and immaturity of SRS products, we identified a priority list of terrestrial SRS products representing opportunities for scientific development in the next decade. From this list, we suggest two key directions for advancing SRS products and workflows in the GBF context using current instruments and technologies. First, existing terrestrial ecosystem distributions and live cover fraction SRS products (of above-ground biomass, ecosystem fragmentation, ecosystem structural variance, fraction of vegetation cover, plant area index profile, and land cover) need to be refined using a co-design approach to achieve harmonized ecosystem taxonomies, reference states and improved thematic detail. Second, new SRS products related to plant physiology and primary productivity (e.g. leaf area index, chlorophyll content & flux, foliar N/P/K content, and carbon cycle) need to be developed to better estimate plant functional traits, especially with deep learning techniques, radiative transfer models and multi-sensor frameworks. Advancements along these two routes could greatly improve the tracking of GBF target 2 (‘improve connectivity of priority terrestrial ecosystems), target 3 (‘ensure management of protected areas’), target 6 (‘control the introduction and impact of invasive alien species’), target 8 (‘minimize impact of climate change on biodiversity’), target 10 (‘increase sustainable productivity of agricultural and forested ecosystems’) and target 12 (‘increase public urban green/blue spaces’). Such improvements can have secondary benefits for other EBVs, e.g. as predictor variables for modelling species distributions and population abundances (i.e. data that are required in several GBF indicators). We hope that our viewpoint stimulates the advancement of biodiversity monitoring from space and a stronger collaboration among ecologists, SRS scientists and policy experts.
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 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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».