Assessing the impact of N-fertilization on biochemical composition and biomass of a Douglas-fir canopy—A remote sensing approach
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation biochemistry is a critical driver of the forest carbon and water cycle and the fluxes between the land surface and the atmosphere. As result, monitoring biochemistry is a key to improving our estimates of the terrestrial carbon and energy budget. While destructive sampling techniques have been widely applied to determine nutrient content in foliage, scaling of these measurements to the stand and landscape is challenging. As an alternative to traditional field-based approaches, optical remote sensing is a powerful technique for sampling biochemical constituents in a spatially continuous fashion. Remote sensing of biochemical constituents is based on the understanding that leaf biochemistry is closely linked to absorption and reflectance properties in characteristic, often spectrally narrow, wavebands. Spectral absorption features can be identified to characterize and quantify biochemical properties at the leaf, stand and landscape level. At the same time, Light Detection and Ranging (LiDAR) remote sensing can allow inference about the impact of leaf biochemistry on tree growth and canopy structure. In this study, we report the effect of nitrogen-fertilization of a Douglas-fir dominated forest on Vancouver Island, British Columbia, Canada using active and passive remote sensing techniques. Leaf pigment concentrations were estimated from inversion of a canopy reflectance model (PROSAIL) and canopy nitrogen (N) was inferred from an airborne imaging spectrometer (AVIRIS). The impact of leaf biochemistry on canopy structure and tree growth was then investigated using a temporal sequence of LiDAR data acquired two years before, and after, the fertilization treatment. Results indicate that while fertilization had a significant impact on canopy pigment concentrations, it did not impact canopy nitrogen. A notable increase in tree growth was found for younger stands of less than 15 m of height, but not for more mature stand with taller trees. Fertilization had no immediate impact on canopy density measured from LiDAR derived leaf area and canopy volume. The use of advanced remote sensing tools and techniques such as those demonstrated in this study can be a powerful addition to ongoing efforts to model carbon and water fluxes throughout the landscape.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».