The Phenophases of Mixed-Forest Species Are Regulated by Photo-Hydro-Thermal Conditions: An Approach Using UAV-Derived and In Situ Data
Notice bibliographique
Résumé
Severe drought events have raised concerns regarding their effects on the phenological cycles of forest species. This study evaluates the correspondence between in situ phenophases and those detected by an unmanned aerial vehicle (UAV) in tree species coexisting within a mixed forest, with particular attention to their relationship with climatic variables. Based on 12 consecutive monthly field observations, we compared phenological developments with UAV-derived normalized difference vegetation index (NDVI) values, which were then correlated with environmental variables. The analysis revealed a convergence of inflection points and seasonal phenological shifts, likely driven by climatic factors, although distinct patterns emerged between coniferous and broadleaf species. Photoperiod (PP), vapor pressure deficit (VPD), maximum temperature (TMAX), and, to a lesser extent, precipitation (P) were the primary environmental variables influencing NDVI results, used here as a proxy for phenology. Photothermal conditions revealed seasonal asynchrony in NDVI responses between coniferous and broadleaf species, exerting a positive influence on conifers during summer, while having a negative impact on broadleaf species in spring. Validation of in situ observations with UAV-derived data demonstrated a biological correlation between canopy dynamics and NDVI values, supporting its use as a proxy for detecting phenophases at the level of individual trees.
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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 | 0,000 | 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 ».