Application of a light detection and ranging digital elevation model for defining and mapping lakeshore riparian areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, a Light Detection and Ranging-based Digital Elevation Model was developed to delineate and assess the extent of lakeshore riparian environments across the Southwest regions of British Columbia, Canada. The analysis revealed substantial variability in riparian zone area and extent across diverse physiographic settings, with elevation emerging as the primary driver of riparian extent. Low-elevation lake basins were found to support substantially larger riparian areas, often with extensive wetlands. In contrast, high-elevation lake basins exhibited more confined riparian zones due to steeper topography. A legislated fixed-width riparian reserve did not capture the spatial extent of most modelled lakeshore riparian environments. The results of this study highlight the significant value of high-resolution terrain mapping and modelling data for defining the true extent of lakeshore riparian environments and inform conservation planning strategies for small lake ecosystems. The inclusion of a transferable framework for estimating riparian extent based on modeled median riparian width, elevation and physiographic criteria distinguishes this study from previous LiDAR‑based riparian mapping studies by offering an approach to estimating the extent of lakeshore riparian environments to land managers without access to LiDAR or other high-resolution spatial mapping techniques.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».