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Enregistrement W7055043240

Assessing Remote Sensing Approaches to Map Invasive Phragmites australis at Multiple Spatial Scales

2019· dissertation· en· W7055043240 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhragmitesInvasive speciesWetlandHabitatIntroduced speciesNative plantThematic MapperSpatial distribution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phragmites australis (Cav.) Trin. ex Steud., the invasive common reed, is a perennial grass with a cosmopolitan distribution. Unlike the native subspecies (Phragmites australis subsp. americanus) in North America, this invasive haplotype is an aggressive competitor and has firmly established itself throughout the Great Lakes basin by dominating wetlands and wet habitat, forcing out native plants and creating monocultures of little use to native fauna. Growing clonally and from seed, invasive Phragmites can quickly dominate wet areas throughout North America. It has also become a prominent feature in roadside habitats, where native plants are subject to increased disturbance under which invasive Phragmites will thrive competitively. In order to effectively manage this aggressive invader, we must be able to accurately map its distribution at multiple spatial scales, understand its invasion ecology, and determine efficacy of current removal efforts. In this thesis, I evaluated multiple remote sensing methods to determine the extent of invasive Phragmites. The basin-wide wetland mapping project based on satellite image data was a collaborative effort between U.S. and Canadian scientists to document the current and potential distribution of invasive Phragmites throughout 10-km of the shoreline of the Great Lakes, including all coastal marshes. To elucidate its distribution through road networks, I used provincial orthophotography databases to map changes in the distribution of Phragmites in road corridors between 2006 and 2010. Based on these data, I created a conceptual model to show the relationships among the main factors that govern the establishment of invasive Phragmites in roadsides within Ontario. These factors included habitat quality, habitat availability, and propagule dispersal. I also showed how unmanned aerial vehicles can be used with very high accuracy to map the distribution of very small stands of Phragmites at the beginning of an invasion, and to determine short-term changes in habitat availability in smaller wetlands. Using various remote sensing approaches, I was able to determine the efficacy of treatment programs implemented by provincial agencies on roadway corridors at the scale of the entire southwestern, southcentral and central regions of Ontario. This is the first quantitative evidence of invasive Phragmites removal along roads and one of the largest spatial and temporal time scales used to evaluate these processes. Finally, I synthesized the capabilities and limitations of these remote sensing methods to create an evaluative framework that outlines how to best map invasive Phragmites across varying landscapes. This research integrates geography and biology to create novel mapping techniques for invasive Phragmites and has furthered our understanding of this aggressive plant and how its invasion can be controlled.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,195 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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