Phenospectral similarity as an index of ecological integrity
Notice bibliographique
Résumé
In collaboration with the International Union for the Conservation of Nature (IUCN) Taskforce on Biodiversity and Protected Areas, countries worldwide are working to develop a new systematic approach to inform the Key Biodiversity Areas (KBAs) initiative. The goal is to map KBAs from the national to global scales with a baseline international standard in support of biodiversity conservation efforts. According to the IUCN standard, one of the five criteria used to identify potential KBAs, is the Ecological Integrity (EI) of the ecosystem. Sites identified with respect to EI must have an intact ecological community and be characterized by minimal anthropogenic disturbance. In this study, a new EI metric, phenospectral similarity (PSpecM), has been developed and implemented in Google Earth Engine to identify potential forest stands of high EI from a large set of candidate stands. The implementation of PSpecM requires a network of known reference sites of high EI and target ecological units of the same land cover type for comparison to help identify potential sites of high EI. Here, we tested PSpecM on a ∼12,000 km2 study area in the Laurentian region, Quebec, Canada, using Sentinel-2 and PlanetScope (Dove) satellite imagery. Considering the phenological effect on reflectance, we found a 2,700 km2 spatial extent, equivalent to approximately 22% of the study area, commonly delineated as potential areas of high EI by both PlanetScope (Dove) and Sentinel-2. Without consideration of phenology, the total area delineated as potential areas of high EI increased to 5,505 km2, equivalent to around 45% of the study area. Our results show that PSpecM can be computed for rapid assessments of forest stands to identify potential areas of high EI on a large geographic scale and serve as an additional conservation tool that can be applied to the ongoing global and national identification of KBAs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».