Characterizing forest structural changes in response to non-stand replacing disturbances using bitemporal airborne laser scanning data
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing the extent, severity, and persistence of natural disturbances in forests is crucial in areas as large and heterogeneous as the Canadian boreal forest. Non-stand replacing (NSR) disturbances, in particular, can produce subtle and lagged impacts to forest canopy and structure with mechanisms that remain elusive, and they are challenging to discern using typical remote sensing approaches including aerial photointerpretation and spectral analysis of satellite imagery. Consequently, there is a need for timely and accurate information on the structural modifications due to NSR disturbances to inform proactive forest management practices. To address these needs, we leveraged a unique bitemporal airborne laser scanning (ALS) dataset to characterize changes in the forest structure caused by eastern spruce budworm (ESB, Choristoneura fumiferana (Clem.)), responsible for one of the greatest tree mortality in Canada. A range of infestation severity with varying impacts to forest structure are examined in a mixedwood boreal forest in Lac-Saint Jean, Quebec, Canada. We derived 14 ALS structural change metrics at 10 m spatial resolution, including height, cover, and gappiness 7 years apart (2014–2020). Six distinct structural responses to cumulative ESB infestations severity were identified using cluster analysis from the combination of the 14 change metrics, with canopy cover, the 75th and 25th height percentiles (p75-25) driving cluster separability. Canopy cover and p25 consistently decreased as cumulative infestation severity increased, whereas p75 showed greater variability across the landscape. Photointerpretation of aerial imagery over the same period confirmed the validity of the structural characterization. Further, we studied the role of initial forest structures in modulating the severity of the infestation and found that sparser canopies with cover <65% and shorter trees (p75 < 7.5 m, p25 < 2.5 m) were associated with less severe ESB infestations after 7 years, and controlling for underlying environmental factors. These findings showed the potential of bitemporal ALS data in characterizing structural changes due to ESB infestations at fine scale based on canopy cover and height, relevant for forest management strategies to better target current and future infestations. • Bitemporal airborne lidar is effective to characterize forest structural change. • Wall-to-wall structural change characterization due to eastern spruce budworm. • Unsupervised clustering to identify patterns forest structural change. • Forest structural change is driven by canopy cover and tree height. • Initial forest structures modulate infestation severity.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».