Monitoring shrub encroachment and its influencing factors in Canadian grasslands with remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, natural grasslands are threatened by the expansion of unwanted woody plant species. Woody plant encroachment (WPE) has become the second most important process that leads to grassland loss in the Great Plains Biome, affecting the food industry, the economy, and the environment. For grassland management practices to be effective, accurate monitoring of grassland health is important. Remote sensing (RS) can achieve this by offering large-scale coverage, near-real time monitoring, cost-efficiency, consistency, and enhanced visualization. From the literature, I found that there is no universal remotely sensed WPE monitoring framework available. Therefore, the objectives of this dissertation are i) to explore RS approaches for appropriate assessment of shrub encroachment in grasslands, ii) to examine the patterns and trends of shrub encroachment, and iii) to investigate the integration of RS approaches into grassland management for shrub encroachment control and grassland health. Study areas include native prairie regions in the Moist Mixed and Cypress Upland grassland ecoregions of Saskatchewan (SK). Field data (vegetation cover, plant area index, soil moisture, vegetation reflectance, and biomass) were used to identify the optimal season and spectral regions to estimate shrub cover in grasslands and spectrally discriminate common shrub species of SK. Aerial imagery was used to map regional shrub cover and generalized least square models (GLM) were used to identify topo-edaphic and anthropogenic factors that relate to existing shrub cover. Our data showed that spring was the best season to distinguish shrubs from grass while each season had a different spectral region more correlated to shrub cover. Summer was the best season to spectrally discriminate western snowberry from wolfwillow. With an object-based approach to classify shrub cover from aerial images, we obtained an overall accuracy between 91%-95%. Overall, we found that shrub cover is spectrally not detectable when its cover is between 10%-25% of an image pixel. Our GLM model results showed that road closeness, medium-high grazing, and haying absence were significantly positively related with shrub cover. Furthermore, loam, flat, upland areas further away from waterbodies and wetlands favor higher shrub cover. This research can be the stepping stone for achieving long-term resilience and sustainability of native grassland species and their habitats by better understanding the interaction of local factors on WPE expansion.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».