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Enregistrement W4407762550 · doi:10.1016/j.isprsjprs.2025.02.002

Linking remotely sensed growth-related canopy attributes to interannual tree-ring width variations: A species-specific study using Sentinel optical and SAR time series

2025· article· en· W4407762550 sur OpenAlexaff
Vahid Nasiri, Paweł Hawryło, Piotr Tompalski, Bogdan Wertz, Jarosław Socha

Notice bibliographique

RevueISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeNarodowym Centrum Nauki
Mots-clésCanopyRemote sensingDendrochronologyEnvironmental scienceSeries (stratigraphy)Time seriesTree (set theory)Computer scienceGeologyMathematicsEcologyMachine learningBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tree ring width (TRW) is crucial for assessing biomass increments, carbon uptake, forest productivity, and forest health. Due to the limitations involved in measuring TRW, utilizing canopy attributes based on vegetation indices (VIs) offers a promising alternative. This study investigated the species-specific relationship between the VIs derived from the Sentinel optical (Sentinel-2) and SAR (Sentinel-1) time series and TRW. For each of the seven dominant Central European tree species, we aimed to identify the most suitable VI that shows the strongest relationship with the interannual variation in TRW. We also developed species-specific models using the random forest (RF) approach and a variety of VIs to predict TRW. Additionally, the impact of detrending TRW on its correlation with VIs and on the accuracy of TRW modeling was assessed. The results showed that the VIs that had the strongest correlation with TRW differed among the analyzed tree species. The results confirmed our hypothesis that the use of novel VIs, such as the green normalized difference vegetation index (GNDVI), or red-edge-based VIs can increase our ability to detect growth-related canopy attributes. Among all the models constructed based on raw and detrended TRWs, 12–39 % of the annual variance in TRW was explained by the integrated optical and SAR-based features. Comparing the raw and detrended TRWs indicated that detrending is necessary for certain species, even in short-term studies (i.e., less than 6 years). We concluded that Sentinel-based VIs can be used to improve the understanding of species-specific variation in forest growth over large areas. These results are useful for modeling and upscaling forest growth, as well as for assessing the effect of extreme climate events, such as droughts, on forest productivity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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