Estimating seasonal fractional green and dead vegetation cover in rehabilitated ecosystems using drone remote sensing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Restoration of ecosystems affected by surface mining requires effective monitoring to evaluate rehabilitation success. Conventional approaches, including field surveys and satellite remote sensing, are often constrained by cost, spatial resolution, and temporal frequency, particularly when monitoring multiple small or fragmented sites. To address these limitations, this study uses Unmanned Aerial Vehicles (UAV) acquired visible imagery to estimate within-season variation in fractional green and dead vegetation cover across three sites at different rehabilitation stages in Southern Ontario, Canada. Using monthly UAV imagery collected between May and August 2023, and random forest regression models, we generated high-resolution maps of fractional green and dead vegetation cover for each site. Green vegetation cover was estimated with high accuracy (R 2 = 0.94–0.97; RMSE = 8–10 %) across the three sites, while dead vegetation cover was predicted with moderate to high accuracy (R 2 = 0.74–0.95; RMSE = 10–12 %). Mapping results revealed that site two (rehabilitated in 2006) showed limited recovery, with low green vegetation cover (24–47 % monthly average) and high dead vegetation cover (52–76 % monthly average), likely due to poor substrate and minimal follow-up. Site one (rehabilitated in 2017) demonstrated strong seasonal greening despite similar rehabilitated treatment (48–60 % monthly average) and moderate dead vegetation cover (40–51 % monthly average). Site three (rehabilitated in 2022) maintained high green cover (48–56 % monthly average) and low dead materials (10–15 % monthly average), suggesting early recovery, possibly supported by favorable conditions or better restoration inputs. These findings demonstrate the utility of UAV-derived visible imagery for cost-effective, fine-scale monitoring of vegetation dynamics in rehabilitated 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.
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 | 0,001 |
| 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 découle