Forest Monitoring Using Landsat Time Series Data: A Review
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
© 2014, Copyright © CASI. Abstract. Unique among Earth observation programs, the Landsat program has provided continuous earth observation data for the past 41 years. Landsat data are systematically collected and archived following a global acquisition strategy. The provision of free, robust data products since 2008 has spurred a renaissance of interest in Landsat and resulted in an increasingly widespread use of Landsat time series (LTS) for multitemporal characterizations. The science and applications capacity has developed steadily since 1972, with the increase in sophistication offered over time incorporated into Landsat processing and analysis practices. With the successful launch of Landsat-8, the continuity of measures at scales of particular relevance to management and scientific activities is ensured in the short term. In particular, forest monitoring benefits from LTS, whereby a baseline of conditions can be interrogated for both abrupt and gradual changes and attributed to different drivers. Such benefits are enabled by data availability, analysis-ready image products, increased computing power and storage, as well as sophisticated image processing approaches. In this review, we present the status of remote sensing of forests and forest dynamics using LTS, including issues related to the sensors, data availability, data preprocessing, variables used in LTS, analysis approaches, and validation issues. Résumé. Unique parmi les programmes d’observation de la Terre, le programme Landsat a fourni des données continues d’observation de la Terre pour les 41 dernières années. Les données Landsat sont systématiquement recueillies et archivées suivant une stratégie d’acquisition globale. La mise à disposition de produits de données robustes gratuitement depuis 2008 a suscité un regain d’intérêt pour Landsat et a donné lieu à une utilisation plus répandue de la série temporelle Landsat (LTS) pour les caractérisations multi-temporelles. La science et la capacité des applications se sont développées de façon constante depuis 1972. Ces améliorations, offertes au fil du temps, ont été intégrées dans les pratiques de traitement et d’analyse Landsat. Avec le lancement réussi de Landsat-8, la continuité des mesures aux échelles d’intérêt pour les activités de gestion et scientifiques est assurée à court terme. Cette LTS est particulièrement intéressante pour le suivi des forêts, car des conditions de bases peut être définies pour examiner les changements abrupts et progressifs et les attribuer à différents facteurs. Ces avantages sont rendus possibles par la disponibilité des données, des produits d’imagerie prêts à l’analyse, l’augmentation de la puissance de calcul et du stockage, ainsi que des approches sophistiquées de traitement d’image. Dans cette revue, nous présentons l’état de la télédétection des forêts et de la dynamique de la forêt à l’aide de LTS, y compris les questions liées aux capteurs, la disponibilité des données, le prétraitement de données, les variables utilisées dans LTS, les approches d’analyse et les questions de validation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it