Integrating participatory GIS, remote sensing, and explainable machine learning to assess forest provisioning services
Notice bibliographique
Résumé
Forests play a vital role in supporting rural livelihoods by providing essential resources such as food, fuelwood, and medicine. Ensuring the sustainable utilization of these resources while balancing environmental protection requires a data-driven approach that integrates advanced technologies and local knowledge to inform forest management. This study synthesizes data from Participatory Geographic Information System (PGIS) of 66 forest plots and 1864 trees, multisource remote sensing (i.e., radar and optical) and explainable machine learning to assess forest provisioning supply for community forests management. Key findings from the inventory include the multifunctional roles of trees for medicinal, food and culinary uses. Vegetation Indices such as Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI) and Normalized Difference Index 45 (NDI45) were identified as useful predictors of forest provisioning supply, capturing essential attributes of vegetation dynamics using random forest (R 2 = 0.76, RMSE = 4.51). Radar-derived texture metrics were equally relevant and can be especially useful under challenging climatic conditions, such as persistent cloud covers. The Shapley Additive Explanations (SHAP) and Partial Dependence Plots (PDP) revealed threshold relationships between Sentinel-2 indices and forest provisioning, with notable thresholds observed at NDI45 = 0.3 and TSAVI = 0.59. These thresholds signal possible ecological tipping points associated with forest health and productivity. Also, Independent Conditional Expectations (ICE) and Locally Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) provided site-specific explanations on the association between remote sensing indices and forests provisioning capacity, underscoring the spatial heterogeneity of forest ecosystems. The study fills an important research gap by providing a framework that integrates interpretable and explainable modelling with participatory geospatial methods, aiming to inform community-based forests management and support data-driven landscape and site-specific forest ecosystem management in the Miombo woodlands. • A participatory geospatial and explainable machine learning framework for assessing forest services. • Participatory GIS is used to identify the multifunctional role of forests/trees in agrarian communities. • Radar and optical remote sensing metrics play complementary roles in predicting forest provisioning services. • Global and local model interpretations can inform both landscape-scale and site-specific forest management.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».