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Enregistrement W7082355056 · doi:10.1016/j.geomat.2025.100073

Uncovering critical windows: Phenological monitoring of Pteridium aquilinum for early detection and management in the Drakensberg

2025· article· en· W7082355056 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGEOMATICA · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMathematics, Computing, and Information Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPteridium aquilinumPhenologyVegetation (pathology)Growing seasonBrackenDeciduousSeasonalityNormalized Difference Vegetation Index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,261 · 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