Investigating boreal forest successional stages in Alaska and Northwest Canada using UAV‐LiDAR and RGB and a community detection network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Boreal forests are a key component of the global carbon cycle, forming North America's most extensive biome. Different successional stages in boreal forests have varying levels of ecological values and biodiversity, which in turn affect their functions. A knowledge gap remains concerning the present successional stages, their geographic patterns and possible successions. This study develops a novel application of UAV‐LiDAR and Red Green Blue (RGB) data and network analysis to enhance our understanding of boreal forest succession. Between 2022 and 2024, we collected UAV‐LiDAR and RGB data from 48 forested sites in Alaska and Northwest Canada to (i) identify present successional stages and (ii) deepen our understanding of successional trajectories. We first applied UAV‐derived spectral and structural tree attributes to classify individual trees into plant functional types representative of boreal forest succession, amely, evergreen and deciduous . Second, we built a forest‐patch network to characterize successional stages and their interactions and assessed future stage transitions. Finally, we applied a simplified forward model to predict future dynamics and highlight different successional trajectories. Our results indicate that tree height and spectral variables are the most influential predictors of plant functional type in random forest algorithms, and high overall accuracies were attained. The network‐based community detection algorithm reveals five interconnected successional stages that could be interpreted as ranging from early to late successional and a disturbed stage. We find that disturbed sites are mainly located in Interior and Southcentral Alaska, while late successional sites are predominant in the southern Canadian sites. Transitional stages are mainly located near the tundra‐taiga boundary. These findings highlight the critical role of disturbances, such as fire or insect outbreaks, in shaping forest succession in Alaska and Northwest Canada.
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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 | 0,001 | 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 ».