Quantifying spatial complexity in submerged aquatic vegetation landscapes using remote sensing: Lessons from simulated and real landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The spatial organization of vegetation has been shown to be a strong indicator of ecological state in multiple ecosystems. In this study, we analyze the relationships between spatial complexity metrics in submerged aquatic vegetation (SAV) landscapes, and we explore the potential of satellite remote sensing to quantify these metrics in submerged environments. To do so, we estimated an array of complexity metrics over both simulated and real SAV landscapes of contrasted spatial organization. All these landscapes were artificially manipulated to (i) simulate remote sensing noise associated with the low signal‐to‐noise ratio (SNR) of aquatic environments and environmental noise generated by wind and waves, and (ii) reduce their spatial resolution from very high (2 m) to medium (30 m). Among these treatments, spatial resolution and low SNR (represented by sensor noise) had the strongest impacts on the perceived spatial complexity of the landscapes, while the impact of environmental noise was highly dependent on resolution. Although single metrics were deemed insufficient to characterize the spatial complexity of a landscape, a combination of informational complexity metrics such as the clumpy index, mean information gain, landscape shape index, and edge density provided a robust explanation of variation in the real and simulated datasets. These findings suggest that remote sensing has a strong potential for the ecological monitoring of SAV by contributing to establishing the link between SAV spatial structure and ecological status.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».