Separating Crested Wheatgrass Using Field Hyperspectral Data in the Native Prairie of Southwestern Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Crested Wheatgrass (Agropyron cristatum) is an introduced invasive grass species in North American grasslands. It was initially seeded to increase the grazing duration, but is now threatening native grassland biodiversity. Effective monitoring of Crested Wheat-grass requires robust remote sensing methods, yet prior studies relying on multispectral satellite data have faced limitations due to spectral similarity with co-occurring vegetation. In this study, we investigated which biophysical and spectral properties (hyperspectral and simulated multispectral) distinguish Crested Wheatgrass from native grasses. We further assessed whether spectral indices, linked to biophysical traits, could distinguish Crested Wheatgrass from native grasses. We collected field data of hyperspectral reflectance, leaf area index (LAI), biomass, and vegetation cover. We found that the differences between Creased Wheatgrass and native grasses are significant for many biophysical properties and spectral features. Grass cover, height, LAI, and biomass (grass, total and dead) are much higher for Crested Wheat grass sites, while bare ground cover is lower compared to native grasses. Hyperspectral data revealed distinct lower reflectance for Crested Wheat grass in visible and shortwave infrared regions (SWIR) compared to native grasses, which might be driven by differences in photosynthetic pigments and moisture content. SWIR spectral indices for hyperspectral data, SWIR and visible spectral indices for simulated Sentinel-2A data, and visible spectral indices for PlanetScope SuperDove data discriminated Crested Wheatgrass from native grasses. These findings advance invasive grass monitoring by shifting the focus from phenology to biophysical properties based detection, supporting management of Crested Wheatgrass and restoration of native grassland ecosystems.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».