A Review of Dendrochronology and Remote Sensing Integration for Forest Growth and Disturbance Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of Review: Understanding forest growth and its response to climate variability and disturbance is critical for monitoring carbon dynamics and managing forest ecosystems under global change. Tree-ring width (TRW) data from dendrochronology and vegetation indices (VIs) derived from remote sensing offer complementary perspectives on forest growth-one reflecting carbon accumulation in wood, the other photosynthetic activity by foliage and changes in canopy cover. Their complementary spatial and temporal scales also enable upscaling measurements through time and space. The review synthesizes 78 multidisciplinary studies that integrate these two disciplines to evaluate their combined potential in assessing forest growth. Recent Findings: The review revealed growing interest in combining dendrochronology and remote sensing, with diverse applications and methodological approaches, which we have grouped in three dominant areas of research: (1) examining relationships between TRW, VIs, and climate; (2) assessing long-term growth and productivity trends; and (3) evaluating responses to disturbance and extreme climatic events. We showcase a subset of relevant studies and highlight some key results, with many reporting strong interannual TRW-VIs positive relationships during growing season months. Research on growth trends shows more mixed outcomes, as the growth recorded by TRW and VIs is often decoupled over longer timescales. In disturbance-related studies, TRW generally reflects stronger and more prolonged growth reductions than VIs, suggesting it is more sensitive to stress-induced source and sink limitations. Despite methodological advances, challenges remain, including scale mismatches between ground and satellite data, limited use of high-resolution imagery, and underrepresentation of ecological metadata. Summary: Integrating dendrochronology and remote sensing enhances the spatial and temporal scope of forest growth monitoring. In this review, we summarize interdisciplinary studies, examining their methodological approaches, including sampling strategies, growth proxies, and statistical analyses. We then outline persistent challenges, including spatial biases in tree-ring datasets, scale mismatches between ground plots and satellite data, and the physiological distinctions underlying foliage activity and radial growth. Ultimately, we identify key opportunities for further development in this interdisciplinary field, such as expanding ecological metadata collection, adopting higher resolution satellite imagery, and improving our understanding of the complex physiological processes underlying forest growth. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s40725-025-00260-w.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».