Leveraging synergies between UAV and Landsat 8 sensors to evaluate the impact of pale lichen biomass on land surface temperature in heath tundra ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Pale terricolous lichens are a vital component of Arctic ecosystems, significantly contributing to carbon balance, energy regulation, and serving as a primary food source for reindeer. Their characteristically high albedo also impacts land surface temperature (LST) dynamics across various spatial scales. However, remote sensing of lichens is challenging due to their complex spectral signatures and large spatial variations in coverage and biomass even within local landscape scales. This study evaluates the influence of pale lichens on LST at local and landscape scales by integrating RGB, multispectral, and thermal infrared imagery from an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) with multi-temporal Landsat 8 thermal data. An Extreme Gradient Boosting algorithm was employed to map pale lichen biomass, areal extent, and the occurrence of major plant functional types in the sub-arctic heath tundra landscape in the Jávrrešduottar and Sieiddečearru areas on the Finland-Norway border. Generalized Additive Models (GAMs) were used to elucidate the factors affecting LST. The UAV model accurately predicted pale lichen biomass (R 2 0.63) and vascular vegetation cover (R 2 0.70). GAMs revealed that pale lichens significantly influence thermal regimes, with increased biomass leading to decreased LST, an effect more pronounced at the landscape scale (deviance explained 47.26 % and 65.8 % for local and landscape models, respectively). Pale lichen biomass was identified as the second most important variable affecting LST at both scales, with elevation being the most important variable. This research demonstrates the capability of UAV-derived models to capture the heterogeneous and fine-scale structure of tundra ecosystems. Furthermore, it underscores the effectiveness of combining high spatial resolution UAV and high temporal resolution satellite platforms. Finally, this study highlights the pivotal role of pale lichens in Arctic thermal dynamics and showcases how advanced remote sensing techniques can be used for ecological monitoring and management. • UAV and satellite data reveal cooling effects of pale lichens on Arctic land temperatures. • Increased lichen biomass reduces land surface temperature, especially at the landscape scale. • UAV models accurately predict fine-scale lichen biomass and vascular vegetation cover. • Combining UAV and satellite data improves ecosystem monitoring at multiple spatial scales.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».