Mapping vegetation structure and carbon dynamics across the Canadian forest-tundra ecotone using multi-scale remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is impacting the stability and livelihoods of northern communities across Canada. Warming is accelerated at high-latitudes which has cascading effects on permafrost, hydrology, vegetation and carbon storage. The transitional area between the boreal and tundra biomes, known as the “forest-tundra ecotone”, is a large, dynamic region of climate-sensitive vegetation, including forests, tall-shrubs and tundra plant communities. Warming temperatures are expected to release reproductive limitations on trees facilitating northward advance of the boreal biome. However, there is significant variation in measurements of treeline advance across different locations, and the timing of advance relative to recent climatic changes are unclear. The primary objective of my dissertation is to use remote sensing datasets to investigate change in vegetation structure and its implications for carbon storage across the Canadian forest-tundra ecotone. To accomplish this, I used spaceborne light detection and ranging (Lidar) measurements and multi-spectral satellite imagery to model vegetation structure across 180 million hectares of northern Canada. These models were used to evaluate whether change in vegetation structure over the past 40-years is consistent with northward advance of the boreal biome. I found that forested area expanded northward by approximately 1 million hectares across Canada, but large parts of the limit were stable over time. Mean annual temperature and total precipitation also increased along the forest limit, indicating that the position of the forest-tundra boundary is out of equilibrium with recent climate warming. A central theme of this dissertation is assessing change across spatial and temporal scales. To this end, I also used high-resolution drone imagery to link fine-scale vegetation structure with measurements of soil organic carbon across northern tree and shrublines. At the regional scale, I paired historic air photos with contemporary satellite imagery to assess long-term patterns in tree and shrub expansion at multiple treeline sites. These patterns were linked back to national mapping products derived from multi-spectral time series to understand potential biases and evaluate strengths in both approaches. Ultimately, this dissertation provides new insights into climate driven impacts on northern vegetation across Canada, and demonstrates the use of novel remotely sensed data to support future research.
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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 ».