Landscape-scale analysis of shrub encroachment unveils the complexity of greening in the Carpathian Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over recent decades, cold-climate ecosystems have exhibited a pronounced increase in vegetation greenness, and shrub encroachment is a major ecological process underlying these changes. Our knowledge of these dynamics remains limited in the temperate mountains of Eastern Europe, which have experienced significant land-use shifts, especially following the collapse of the communist regime. It is noteworthy that the contribution of shrubs has not been evaluated, partly due to the difficulty of providing high-resolution mapping of shrublands. In this study, we integrated four decades of Landsat-derived NDVI time series with a customized land cover classification based on Sentinel-2 imagery to investigate greenness dynamics above 1500 m elevation in the Carpathian Mountains. The classification targeted key shrubland types using spectral indices tailored to seasonal pigment variations. We also conducted diachronic visual analysis of aerial photographs, including Cold War-era satellite images, to evaluate long-term vegetation changes. We found significant positive greenness trends in 44% of the study area, with the highest magnitude located at mid-elevations (1800–2300 m) and on north-facing slopes. High-resolution land cover mapping revealed that Ericaceous and Juniperus -dominated shrublands were the strongest contributors to greening. Visual interpretation of historical imagery confirmed widespread woody encroachment in these areas. We suggest that the decline of traditional land-use, particularly extensive grazing practices, is a key driver of these ecological shifts, promoting the resurgence of previously more widespread subalpine shrublands. Our findings highlight the importance of integrating high-resolution remote sensing observations and diachronic analysis of aerial photographs to disentangle the complexity of vegetation greening in high-elevation ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».