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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | The University of Hong Kong | - |
Autor(es): dc.contributor | Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University | - |
Autor(es): dc.contributor | Brookhaven National Laboratory | - |
Autor(es): dc.contributor | Princeton University | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Instituto Tecnológico Vale | - |
Autor(es): dc.contributor | National Institute for Amazon Research (INPA) | - |
Autor(es): dc.creator | Song, Guangqin | - |
Autor(es): dc.creator | Wang, Jing | - |
Autor(es): dc.creator | Zhao, Yingyi | - |
Autor(es): dc.creator | Yang, Dedi | - |
Autor(es): dc.creator | Lee, Calvin K.F. | - |
Autor(es): dc.creator | Guo, Zhengfei | - |
Autor(es): dc.creator | Detto, Matteo | - |
Autor(es): dc.creator | Alberton, Bruna | - |
Autor(es): dc.creator | Morellato, Patricia | - |
Autor(es): dc.creator | Nelson, Bruce | - |
Autor(es): dc.creator | Wu, Jin | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T18:41:23Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T18:41:23Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-04-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2024.114027 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/307089 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/307089 | - |
Descrição: dc.description | Accurate monitoring of tropical leaf phenology, such as the leaf-on/off status, at both individual and ecosystem scales is essential for understanding and modelling tropical forest carbon and water cycles, and their sensitivity to climate change. The discrepancy between tree-crown size and pixel size (i.e., spatial resolution) across orbital sensors can affect the capability of cross-scale phenology monitoring, an aspect that remains understudied. To examine the impact of spatial resolution on tropical leaf phenology monitoring, we applied a spectral index-guided, ecologically constrained autoencoder (IG-ECAE) to automatically generate a deciduousness metric (i.e., percentage of upper canopy area that is leaf-off status within an image pixel) from simulated VIS-NIR PlanetScope data at a range of resolutions from 3 m to 30 m, as well as from VIS-NIR data of three satellite platforms with the same range of spatial resolutions (3 m PlanetScope, 10 m Sentinel-2, and 30 m Landsat-8). We compared the deciduousness metrics derived from the simulated and satellite data to corresponding measurements derived from WorldView-2 (three sites) and local phenocams (four sites) at five tropical forest sites. Our results revealed that: (1) the IG-ECAE model captured the amount of deciduousness across spatial scales, with the highest accuracy obtained from PlanetScope, followed by Sentinel-2 and Landsat-8; (2) coarser spatial resolutions led to lower accuracies in tropical deciduousness monitoring, as demonstrated by both simulated PlanetScope data across various spatial resolutions and real satellite data; and (3) while not as accurate in capturing fine-scale tropical phenological diversity as PlanetScope, Sentinel-2 provided satisfactory monitoring of deciduousness seasonality at the ecosystem level consistently across all phenocam sites, whereas Landsat-8 failed to do so. Collectively, this study provides a robust assessment for advancing cross-scale tropical leaf phenology monitoring with potential for extension to pan-tropical regions and highlights the impact of spatial resolution on such monitoring efforts. | - |
Descrição: dc.description | Innovation and Technology Fund | - |
Descrição: dc.description | National Natural Science Foundation of China | - |
Descrição: dc.description | Research Area of Ecology and Biodiversity School of Biological Sciences The University of Hong Kong | - |
Descrição: dc.description | School of Ecology Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University, Guangdong | - |
Descrição: dc.description | Department of Environmental and Climate Sciences Brookhaven National Laboratory | - |
Descrição: dc.description | Department of Ecology and Evolutionary Biology Princeton University | - |
Descrição: dc.description | Department of Biodiversity Bioscience Institute Sao Paulo State University UNESP, Sao Paulo | - |
Descrição: dc.description | Biodiversity and Ecosystem Services Instituto Tecnológico Vale | - |
Descrição: dc.description | Environmental Dynamics Department National Institute for Amazon Research (INPA) | - |
Descrição: dc.description | Department of Biodiversity Bioscience Institute Sao Paulo State University UNESP, Sao Paulo | - |
Descrição: dc.description | National Natural Science Foundation of China: 31922090 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Remote Sensing of Environment | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Deep learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ecosystem deciduousness | - |
Palavras-chave: dc.subject | Leaf phenology | - |
Palavras-chave: dc.subject | Phenological diversity | - |
Palavras-chave: dc.subject | Satellite remote sensing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Spatial resolution | - |
Palavras-chave: dc.subject | Spectral unmixing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Tropical forest | - |
Título: dc.title | Scale matters: Spatial resolution impacts tropical leaf phenology characterized by multi-source satellite remote sensing with an ecological-constrained deep learning model | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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