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Enregistrement W4403156041 · doi:10.1016/j.foreco.2024.122313

Characterizing long-term tree species dynamics in Canada’s forested ecosystems using annual time series remote sensing data

2024· article· en· W4403156041 sur OpenAlexafffundabout
Txomin Hermosilla, Michael A. Wulder, Joanne C. White, Nicholas C. Coops, Christopher W. Bater, Geordie Hobart

Notice bibliographique

RevueForest Ecology and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern Forest ProductsCanadian Forest ServiceNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaCanadian Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésEcosystemSeries (stratigraphy)Time seriesEcologyTerm (time)Environmental scienceForest dynamicsForest ecologyRemote sensingTree (set theory)GeographyComputer scienceBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mapping tree species and changes in species distribution over time enables monitoring of successional dynamics and linking of realized species distributions to regional, climatic, and disturbance processes. Such knowledge is valuable for informing forest management activities regarding the role of climate change and various types of forest disturbances on tree species distributions and successional processes. In this study, we used time-series Landsat imagery to produce annual maps of dominant tree species (n = 37 tree species classes) from 1984 to 2022 at a 30-m spatial resolution for the 650 Mha of Canada’s forested ecosystems. The classification approach was based on spectral, geographic, climatic, and topographic descriptive metrics and was independently calibrated and validated with data from Canada’s National Forest Inventory. Preliminary results were informed by disturbance events and post-processed to ensure consistency of the annual species maps. Assessment of the resulting annual species maps using independent validation data resulted in an overall accuracy of 86.1 % ± 0.14 % (95 %-confidence interval). Over the study period, Canada’s treed area increased from 335 to 359 Mha. The area dominated by conifers increased in absolute terms but decreased in relative terms (from 86 % to 84.9 %), especially in western ecozones where wildfire is the main agent of disturbance. The area dominated by black spruce ( Picea mariana ), the most common tree species in Canada, remained stable, but its relative area decreased by 4.6 %. The area dominated by balsam fir ( Abies balsamea , 1.5 %), trembling aspen ( Populus tremuloides , 0.9 %), jack pine (0.5 %), and sugar maple ( Acer saccharum , 0.4 %) increased. In burned areas, the prevalence of black spruce (74.7 %) and jack pine ( Pinus banksiana , 14.6 %) was greater than their prevalence in Canada’s forested ecosystems overall (58.7 % and 3.8 %, respectively), while trembling aspen (2.4 % vs. 10 %) and subalpine fir (1.1 % vs. 4.6 %; Abies lasiocarpa ) were underrepresented in burned areas. The area dominated by black spruce was underrepresented in harvested areas (46.8 % vs. 58.7 %) whereas balsam fir (6.9 % vs. 3 %), Engelmann spruce (5.5 % vs. 2 %; Picea engelmannii ), red spruce (1.8 % vs. 0.4 %; Picea rubens ), lodgepole pine (11.2 % vs. 5.6 %; Pinus contorta ), Douglas-fir (2.7 % vs. 1.3 %; Pseudotsuga menziesii ), and western hemlock (4.8 % vs. 2 %; Tsuga heterophylla ) were found to be overrepresented. Both post-fire and post-harvest dynamics indicated a general trend of regeneration to the same pre-disturbance tree species, with post-harvest landscapes exhibiting a greater variety of different dominant tree species. These results provide valuable information for sustainable forest management and can inform conservation strategies by helping to better understand the short- and long-term effects of forest disturbances on species presence and distribution. • Tree species mapped annually (1984–2022) using Landsat imagery and ancillary data. • Overall accuracy assessed with independent validation data was 86.1 % ± 0.14 %. • Canada’s forest area increased as did the relative prevalence of broadleaf species. • Post-disturbance regeneration rates and species composition varied by change type. • Species shifts more common after harvesting than after wildfire disturbances.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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