Assessment of tree species specific phenology metrics from Sentinel-2 data to complement in situ monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring tree phenology is key to understanding forest dynamics under climate change. Events like leaf unfolding and senescence affect ecosystem productivity, tree mortality, and species interactions. While in situ phenology observations provide valuable ground information, they are typically restricted in spatial and temporal coverage and may be influenced by observer-related inconsistencies. Here, we derived species-specific phenology metrics from Sentinel-2 satellite data for Switzerland’s two dominant tree species: beech ( Fagus sylvatica ) and spruce ( Picea abies ). We extracted start (SOS), peak (POS), and end (EOS) of season metrics and compared them to in situ observations to study interannual, regional, and topographic variation. Sentinel-2-derived metrics differed significantly from the in situ observations for the SOS and EOS of Fagus sylvatica and the SOS of Picea abies . Sentinel-2 metrics indicated a shorter growing season – later SOS (5 days for Fagus sylvatica ; 3 days for Picea abies ) and earlier EOS (13 days for Fagus sylvatica ). Despite these offsets, satellite data captured similar annual and regional trends. POS closely tracked SOS trends, but offered more reliable sampling opportunities due to more stable vegetation conditions and typically lower cloud cover during summer. Satellite-derived EOS may reflect stress responses missed by ground observations. Elevation trends also differed, with in situ data showing steeper slopes of the SOS-elevation relationships. Limitations of satellite data remained in mountainous regions due to topography and cloud cover, limiting sampling sizes. Overall, satellite remote sensing can complement in situ observations by facilitating observations across large geographic and temporal domains. In contrast, in situ observations provide long-term historical data unaffected by atmospheric conditions or possible technical issues of satellites. • Phenology metrics for beech and spruce derived from satellite remote sensing. • Comprehensive comparison of in situ and Sentinel-2 species phenology metrics. • Analyzing interannual and regional patterns of phenology between data sources. • Assessing the influence of elevation and topographic wetness on phenology metrics. • Discussing how satellite remote sensing can support conventional phenology monitoring.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».