Monitoring lianas from space: Using Sentinel-2 imagery to observe liana removal in logged tropical forests
Notice bibliographique
Résumé
Liana removal – the cutting of over-abundant woody climbing plants (lianas) – has the potential to substantially increase tree growth and biomass accumulation across millions of hectares of degraded tropical forest. Satellite imagery could provide data capable of observing the effect of liana removal on the forest canopy, enabling the large-scale monitoring and validation of liana removal, which remains a key hurdle to its widespread implementation. Using a 320-ha liana removal experiment in Sabah, Malaysian Borneo, we tested whether a time series of Sentinel-2 images could observe the canopy signature of liana removal. Calculating a range of metrics derived from the Normalized Burn Ratio – a vegetation index based on spectral reflectance that differentiates leaf from non-leaf – we quantified satellite-derived canopy disturbance and fragmentation across a range of liana removal intensities and examined how canopy disturbance changed in the 12-months following removal treatments. We find that liana removal significantly increases canopy disturbance and fragmentation metrics one month after removal, with partial removal having a smaller effect than complete removal. The impact of liana removal on the canopy metrics declined over time, with measures of canopy disturbance and fragmentation largely indistinguishable from control forest within 12-months of treatment. Our findings evidence that freely available satellite imagery can be used to efficiently monitor large-scale liana removal applied at a range of intensities and suggest that partial liana removal could significantly reduce canopy disturbance of this restoration method.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».