Uncovering critical windows: Phenological monitoring of Pteridium aquilinum for early detection and management in the Drakensberg
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the phenology and seasonal development of Pteridium aquilinum (bracken fern) in the Cathedral Peak area of the Drakensberg Mountains to identify critical timeframes for early detection and effective management. Bracken ferns pose significant ecological and economic challenges worldwide, particularly where they establish dominance. To quantify seasonal dynamics, georeferenced field plots were combined with multi-temporal Sentinel-2 imagery (2018–2023). Ninety-three GPS-referenced plots were used to define extraction zones for time-series analysis of vegetation indices (NDVI, NDRE, NDMI, MSAVI), selected for their sensitivity to physiological and structural vegetation changes, particularly during early growth. Time series data were smoothed using the Savitzky-Golay filter to reduce noise while preserving seasonal trends. Phenological stages–green-up, peak, senescence, and dormancy were classified based on rule-based thresholds using seasonal markers: start of season (SOS), peak of season (POS), and end of season (EOS), expressed as day of year (DOY). Interannual variability and long-term shifts were assessed using z-score anomalies and the Mann-Kendall trend test. NDRE achieved the lowest root mean square error (RMSE = 0.0379) and the highest coefficient of determination (R² = 0.8697), indicating the best fit of the smoothed model. SOS typically occurred between DOY 261–289 (mid-September to mid-October), POS between DOY 327–350 (late November to mid-December), and EOS between DOY 63–110 (March to April). Season lengths ranged from 143 to 204 days, with MSAVI showing the least variability. The study provides a valuable framework for monitoring invasive species and informing bracken fern control strategies. • Sentinel-2 data is used to assess bracken fern phenology in the Drakensberg. • NDVI, NDRE, NDMI, and MSAVI identified seasonal stages from 2018 to 2023. • NDRE had the lowest RMSE—0.0379 and highest R²—0.8697, showing the best model fit. • Growth began mid-September, peaked in December, and ended around April. • Findings support early detection and remote sensing-based bracken fern management.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».