MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399325806 · doi:10.1016/j.scitotenv.2024.173675

Linking microphytobenthos distribution and mudflat geomorphology under varying sedimentary regimes using unoccupied aerial vehicle (UAV)-acquired multispectral reflectance and photogrammetry

2024· article· en· W4399325806 sur OpenAlexafffund
Tristan J. Douglas, Nicholas C. Coops, Mark C. Drever, Brian P. V. Hunt, Tara G. Martin

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésMultispectral imagePhotogrammetryRemote sensingEnvironmental scienceAerial surveyAerial photographyReflectivityAerial photosGeomorphologyGeologyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microphytobenthic (MPB) biofilms play significant roles in the ecology of coastal mudflats, including provision of essential food resources to shorebird species. In these ecosystems, water-divergence structures like jetties and causeways can drastically alter sedimentation patterns and mudflat topography, yet their effects on MPB biofilm biomass and distribution are poorly understood. Here, we used a combination of unoccupied aerial vehicle (UAV) technologies, photogrammetric processing, and sediment field samples to compare biofilm and mudflat characteristics between areas of the Fraser River Estuary with varying sedimentary regimes and shorebird use. Our aims were to: (1) demonstrate the use of fine spatial resolution UAV-acquired multispectral imagery (cm2) with extensive spatial coverage (>km2) and a co-alignment photogrammetric processing techniques to survey MPB biofilm and mudflat topography at spatial scales and detail relevant to foraging shorebirds; and, (2) investigate the effects of water-divergence structures on mudflat elevation and microtopography, as well as MPB biofilm biomass, distribution, and spatial patterning. From a technical perspective, co-alignment allowed us to analyze aligned and continuous fine-resolution elevation models and orthomosaics for large areas of the estuary, while the normalized difference vegetation index was a good predictor of sediment chlorophyll-a (R2 = 0.9). Using these data products, we found that mudflats in close proximity to water-divergence structures have cross-shore profiles characteristic of low sediment supply as well as decreased microtopographic variability. At disturbed sites, elevation and microtopography had a weaker influence on biofilm biomass compared to intact estuarine ecosystem sites. Analysis of biofilm patch that sites either had a smaller number of large, contiguous patches, or a large number of smaller, isolated patches; however, less disturbed sites did not necessarily have larger biofilm patches than more disturbed sites. We conclude that UAV-acquired multispectral imagery and co-alignment workflow offer promising new tools for ecologists to map, monitor, and understand MPB biofilm dynamics in ecologically sensitive estuaries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Science of The Total EnvironmentMême sujetRemote Sensing and LiDAR ApplicationsTravaux en français237 207