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Enregistrement W4416790228 · doi:10.1007/s40725-025-00260-w

A Review of Dendrochronology and Remote Sensing Integration for Forest Growth and Disturbance Monitoring

2025· review· en· W4416790228 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCurrent Forestry Reports · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDisturbance (geology)DendrochronologyVegetation (pathology)Satellite imageryRemote sensing application

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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