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Enregistrement W4414028853 · doi:10.1101/2025.08.31.673375

The Global Canopy Atlas: analysis-ready maps of 3D structure for the world’s woody ecosystems

2025· preprint· en· W4414028853 sur OpenAlexaff
Fabian Jörg Fischer, Rebecca Banbury Morgan, Toby Jackson, Jérôme Chave, David Coomes, K. C. Cushman, Ricardo Dalagnol, Michele Dalponte, Laura Duncanson, Sassan Saatchi, Rupert Seidl, Krzysztof Stereńczak, Gaia Vaglio Laurin, Stephen Adu‐Bredu, Jesús Aguirre‐Gutiérrez, Benedetta Antonielli, John Armston, Mauro Assis, Nicolas Barbier, Andrew Burt, Ricardo G. César, Jaroslav Červenka, Nicholas C. Coops, Laury Cullen, James W. Dalling, Andrew B. Davies, Miro Demol, Jakob Ebenbeck, Fabian Ewald Fassnacht, Temilola Fatoyinbo, Mariano Garcı́a, Ignácio Gasparri, Terje Gobakken, Tristan R.H. Goodbody, Eric Bastos Görgens, Tolga Görüm, Carl R. Gosper, Hongcan Guan, Janne Heiskanen, Marco Heurich, Martina L. Hobi, Bernhard Höfle, A. Hooijer, Andreas Huth, Alexander Kedrov, James R. Kellner, S. Koenig, Kamil Král, Misha Krassovski, Helga U. Kuechly, Martin Krůček, Kyaw Kyaw Htoo, Nicolas Labrière, Daphne Teck Ching Lai, Johannes Larson, Hjalmar Laudon, Dawn Lemke, Jonathan Lenoir, Yadvinder Malhi, Owais Ahmed Malik, Maxence Martin, Iain M. McNicol, Milutin Milenković, David Minor, Edward T. A. Mitchard, Vítězslav Moudrý, Helene C. Muller‐Landau, Erik Næsset, Anuttara Nathalang, Jean Pierre Ometto, Masanori Onishi, Yusuke Onoda, Petri Pellikka, Henrik Persson, Matheus Pinheiro Ferreira, Pierre Ploton, Suzanne M. Prober, Md. Farhadur Rahman, Parvez Rana, Maxime Réjou‐Méchain, Jannika Schäfer, Cornelius Senf, Aurélie Shapiro, Dmitry Schepaschenko, Guochun Shen, Miles R. Silman, Thiago Cavalcante Lins Silva, Jenia Singh, Ferry Slik, Jonas Stillhard, Anto Subash, Ryuichi Takeshige, Shengli Tao, Evan Tenorio, Timo Tokola, Piotr Tompalski, Nitin Kumar Tripathi, Rubén Valbuena, Riccardo Valentini, Ronald Vernimmen, Grégoire Vincent, Jörgen Wallerman, Wan Shafrina Wan Mohd Jaafar, Yongcai Wang, Hannah Weiser, Joanne C. White, Lukas Winiwarter, Michael A. Wulder, Zuoqiang Yuan, Katherine Zdunic, Yelu Zeng, Houxi Zhang, Jian Zhang, Zhiming Zhang, Tommaso Jucker

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueCanadian Forest ServiceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtlas (anatomy)CanopyEcosystemGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcologyGeologyArchaeologyBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Woody canopies regulate exchanges of energy, water and carbon, and their three-dimensional (3D) structure supports much of terrestrial biodiversity. Remote sensing technologies such as airborne laser scanning (ALS) now enable the 3D mapping of entire landscapes. However, we lack the large, harmonized and geographically representative ALS collections needed to build a global picture of woody ecosystem structure. To address this challenge, we developed the Global Canopy Atlas (GCA): 3,458 ALS acquisitions transformed into standardized and analysis-ready maps of canopy height and elevation at 1 m 2 resolution. The GCA covers 56,554 km 2 across all major biomes. 19% of this area has been scanned multiple times, and 87% of all GCA products are openly available, covering 95% of the total area. To showcase its wide range of applications, we applied the GCA in three case studies. First, we validated three global satellite-derived canopy height maps, finding poor performance at native resolution (1-30 m, R 2 < 0.38) and moderate performance at 250 m resolution (R 2 < 0.65). Second, analyzing global patterns in canopy gap size frequency we discovered an unexpectedly large variation of power law exponents from branch to stand level (α = 1.52 to 2.38), pointing to a fundamental scale-dependence of forest structure. Third, we developed a framework to standardize forest turnover quantification from multi-source, multi-temporal ALS. In a temperate forest in North America it revealed that 21% of canopy gaps closed within 12 years of opening and would thus be missed by infrequent monitoring. As demonstrated by these case studies, the GCA provides a novel data source for ecologists, foresters, remote sensing scientists and the ecosystem modelling community that substantially advances our ability to understand the structure and dynamics of woody ecosystems at global 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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