Long‐term dynamics of coastal dune landscapes and habitat diversity: Insights from a quarter century of resurveys in Castelporziano Presidential Estate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coastal dunes are dynamic ecosystems vulnerable to human impact. Traditional monitoring relies on costly field surveys, but high‐resolution satellite imagery offers an efficient alternative. This study integrates remote sensing (RS) and field data to analyze vegetation and landscape changes over 25 years in the highly protected Castelporziano Presidential Estate. We examined three habitat groups—Herbaceous Dune Vegetation (HDV), Woody Dune Vegetation (WDV), and Broadleaf Mixed Forest (BMF)—using 58 resurveyed plots and land cover maps. Landscape dynamics and vegetation compositional changes were assessed, and temporal patterns were calculated for three buffer sizes (25, 75, and 125 m), using Bray–Curtis dissimilarity and differences in landscape metrics. Random forest models evaluated the relationship between landscape and vegetation compositional changes. The results revealed a reduction in artificial surfaces, greater vegetation encroachment, and clear signs of natural succession. HDV exhibited a shift toward grassland species, reflecting ongoing changes in vegetation composition. WDV experienced the most pronounced compositional change, while BMF showed signs of structural homogenization. Habitat proportion emerged as the strongest predictor of compositional changes, especially at the finest scale. These findings confirm the value of combining RS and field data for long‐term monitoring and provide useful insights for managing coastal dune habitats.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».