MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7072157393

Using a Remotely Piloted Aircraft System to Investigate the Relationship between Canopy Temperature Depression and American Beech Health in Southern Ontario

2022· dissertation· en· W7072157393 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeechTree healthCanopyBark (sound)VisibilityTree (set theory)Forest healthVegetation (pathology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unprecedented spread of invasive pest and pathogens, along with climate change and human activity/development is degrading forest system health. American beech trees are a principal tree species that dominates Ontario’s hardwood forests, yet are declining in numbers, primarily due to diseases such as beech bark disease and beech leaf disease, but also because of human development in environmentally sensitive forests. To better monitor American beech (Fagus grandifolia) health and identify severely deteriorated trees, innovative technologies such as Remotely Piloted Aircrafts (RPAs) can be utilized to complement the data collected by mid-altitude aerial aircrafts and ground-based surveys. Existing research has demonstrated the potential for RPA based thermography, which measure individual canopy temperature readings, to identify trees that are under water stress because of factors such as drought and foliar, stem and/or root diseases. However, whether American beech trees displaying noticeable signs in decline in health, due to factors such as foliar, stem and/or root diseases, can be differentiated from trees showing little to no sign in decline is yet to be determined by RPA-borne thermal imaging. This paper investigates whether RPA-borne thermal imaging can be a useful tool to monitor American beech tree health in Southern Ontario forests. \t \n \nThe study was located at rare Charitable Research Reserve in Cambridge, Ontario, in semi-naturalized forests. A total of 29 American beech trees across eight different plots were included in the sample for the study and were given a health level of either “healthy”, “fair” or “poor” based on the presence/severity of beech bark disease, severity of bark deterioration and limb loss, and canopy coverage estimated as a percentage based on RPA visual imagery. In August of 2020, thermal imagery was collected on five different days: August 6th, 7th, 15th, 19th, and 26th, and in the following year was collected on three different days: August 2nd, 3rd, and 4th. Canopy temperatures of each individual beech tree was retrieved, normalized based on air temperature (canopy temperature depression) and analyzed to determine whether canopy temperature readings significantly differed based on health level. This study found that increasing American beech tree canopy temperatures were not correlated with deteriorating health. The one-way ANOVA performed for most flights showed that canopy temperature readings did not significantly change based on the recorded tree health level.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUWSpace (University of Waterloo)Même sujetUrban Heat Island MitigationTravaux en français237 207