StrucNet: a global network for automated vegetation structure monitoring
StrucNet: a global network for automated vegetation structure monitoring
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StrucNet：用于自动植被结构监测的全球网络
DOI：
10.1002/rse2.333
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发表时间：
2023
影响因子：
5.5
通讯作者：
Calders K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Calders K
气候变化和日益增多的人类活动正在影响生态系统及其生物多样性。基本生物多样性变量(EBV)和基本气候变量的定量测量用于监测生物多样性和碳动态，并评估政策和管理干预措施。生态系统结构是EBV和碳储量估算的核心，有助于为物种和物种多样性评估提供信息。生态系统结构也被用作栖息地质量和预期物种丰富度或物种群落组成的间接指标。星载测量可以为监测生态系统的结构动态提供大范围的洞察，但它们通常缺乏关于当地尺度上完整的三维植被结构的一致、稳健、及时和详细的信息。在这里，我们展示了高频地面激光扫描系统监测植被结构变化的潜力。我们提出了一个概念验证的高时间生态系统结构时间序列的5 年在温带森林使用陆地激光扫描(TLS)。我们还提供了自动高时间激光扫描的数据，该扫描可以扩大植被结构扫描的范围，克服了典型机会主义TLS测量方法的局限性。自动化监测将是建立外地监测点网络的关键组成部分，该网络可为卫星飞行任务提供必要的校准数据，以便有效监测大面积植被的结构动态。在这个角度下，我们思考如何设计这个网络，并讨论实施路径。
Climate change and increasing human activities are impacting ecosystems and their biodiversity. Quantitative measurements of essential biodiversity variables (EBV) and essential climate variables are used to monitor biodiversity and carbon dynamics and evaluate policy and management interventions. Ecosystem structure is at the core of EBVs and carbon stock estimation and can help to inform assessments of species and species diversity. Ecosystem structure is also used as an indirect indicator of habitat quality and expected species richness or species community composition. Spaceborne measurements can provide large‐scale insight into monitoring the structural dynamics of ecosystems, but they generally lack consistent, robust, timely and detailed information regarding their full three‐dimensional vegetation structure at local scales. Here we demonstrate the potential of high‐frequency ground‐based laser scanning to systematically monitor structural changes in vegetation. We present a proof‐of‐concept high‐temporal ecosystem structure time series of 5 years in a temperate forest using terrestrial laser scanning (TLS). We also present data from automated high‐temporal laser scanning that can allow upscaling of vegetation structure scanning, overcoming the limitations of a typically opportunistic TLS measurement approach. Automated monitoring will be a critical component to build a network of field monitoring sites that can provide the required calibration data for satellite missions to effectively monitor the structural dynamics of vegetation over large areas. Within this perspective, we reflect on how this network could be designed and discuss implementation pathways.
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DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
作者：
Carlos Portillo;A. Sánchez;D. Culvenor
通讯作者：
D. Culvenor
影响因子：
9.5
作者：
Newnham, Glenn J.;Armston, John D.;Danson, F. Mark
通讯作者：
Danson, F. Mark
影响因子：
5
作者：
A. Sinclair;D. Hik;O. Schmitz;G. Scudder;D. Turpin;N. Larter
通讯作者：
A. Sinclair;D. Hik;O. Schmitz;G. Scudder;D. Turpin;N. Larter
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DOI：
10.3390/rs11192222
发表时间：
2019
期刊：
Remote. Sens.
影响因子：
--
作者：
S. Schooler;Harold S. J. Zald
通讯作者：
Harold S. J. Zald
影响因子：
16.6
作者：
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通讯作者：
Maeda EE