Status and trend analysis in landscape pattern through field-based sampling data
محل انتشار: مجله علوم زیستی خاورمیانه، دوره: 19، شماره: 3
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 101
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CJES-19-3_009
تاریخ نمایه سازی: 31 خرداد 1403
چکیده مقاله:
Traditionally, calculation of landscape metrics is commonly conducted on land cover/use maps of entire landscape which is created from remotely sensed data. An interesting approach, however, is to make use of sample data, without the use of wall-to-wall mapping. In the present review and case study, it is aimed to estimate three basic landscape metrics, namely Shannon’s diversity (SH), forest edge length (E) and contagion (C) from field-based sampling data. It is also intended to estimate landscape change using time series datasets. Estimated variance (sampling error) was used to assess landscape metric estimators. For this purpose, sampling data from National Inventory in the Landscape of Sweden (NILS) is used. In this case study, the metrics are estimated with acceptable precision. In most cases, the estimated variance (sampling error) was less than ۱۰ %. The largest sampling error was ۲۸ % for forest edge length. We will be able to compare different landscape at a given time or a landscape over time using filed-based sampling data. Furthermore, in an ecological survey it may be possible to find a relationship between landscape pattern and ecological processes such as biodiversity. The methods applied in this study is very simple and there is no need for extra measurements.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Habib Ramezani
Department of Forest Resource Management, Swedish University of Agricultural Sciences, SLU, SE-۹۰۱ ۸۳ Umeå, Sweden
Farhad Ramezani
Department of Forest Resource Management, Swedish University of Agricultural Sciences, SLU, SE-۹۰۱ ۸۳ Umeå, Sweden
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :