Detection of non-stand replacing disturbances (NSR) using Harmonized Landsat-Sentinel-2 time series
Notice bibliographique
Résumé
Non-stand replacing disturbances (NSRs) are events that do not result in complete removal of trees and generally occur at a low intensity over an extended period of time (e.g., insect infestation), or at spatially variable intensities over short time intervals (e.g., windthrow). These disturbances alter the quality and quantity of forest biomass, impacting timber supply and ecosystem services, making them critical to monitor over space and time. The increased accessibility of high frequency revisit, moderate spatial resolution satellite imagery, has led to a subsequent increase in algorithms designed to detect sub-annual change in forested landscapes across broad spatial scales. One such algorithm, the Bayesian Estimator of Abrupt change, Seasonal change, and Trend (BEAST) has shown promise with sub-annual change detection in temperate forested environments. Here, we evaluate the sensitivity of BEAST to detect NSRs across a range of severity levels and disturbance agents in Central British Columbia (BC), Canada. Moderate resolution satellite time series data were utilized by BEAST to produce rasters of change probability, which were compared to the occurrence, severity, and timing of disturbances as mapped by the annual British Columbia Aerial Overview Survey (BC AOS). Differences in the distributions of BEAST probabilities between agents and levels of severity were then compared to undisturbed pixels. In order to determine the applicability of the algorithm for updating forest inventories, BEAST probability distributions of major NSRs (> 5 % of total AOS disturbed area) were compared between consecutive years of disturbances. Cumulatively, all levels of disturbances had higher and statistically significant (p < 0.05) mean BEAST change probabilities compared with historically undisturbed areas. Additionally, 16 disturbance agents observed in the area had higher statistically significant (p < 0.05) probabilities. All major NSRs showed an upwards and statistically significant (p < 0.05) progression of BEAST probabilities over time corresponding to increases in BC AOS mapped area. The sensitivity of BEAST change probabilities to a wide range of NSR disturbance agents at varying intensities suggests promising opportunities for earlier detection of NSRs to inform continuously updating forest inventories and potentially inform adaptation and mitigation actions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».