4.6. Linking the FVI to observable

4.6. Linking the FVI to observable stress and mortality
Connecting the FVI to the physical expression of vulnerability, such
as reduction in leaf area, growth decline, and mortality is a critical
step that needs to be explored in detail. For this initial application, we
chose to look for direct visual evidence of canopy die-off and mortality
in association with positive FVI areas in Google Earth. A randomsample
of 132 points was established across Oregon and Washington in forest
areas not impacted by abrupt disturbances. At each point, the corresponding
800-m FVI pixel boundary was extracted and imported into
Google Earth for visual interpretation. Then, using the time series of
high resolution Google Earth images over the study period, presence
of stress and mortality (dead and dying trees) was recorded at each
plot based on visual interpretation. Pixels that contained widespread
canopy die-off and/or mortality, indicated by the presence of dead or
dying trees spread across the pixel area, or that contained large patches
of mortality, indicated by groups of adjacent dead or dying trees, were
recorded as stressed. All other pixels were recorded as background
mortality. Correspondingly, each pixels slope (FVI value) and p-value
were extracted. Since the p-value declares a FVI value statistically significant,
we plotted the proportion of observations labeled as stressed
against p-value.
5. Results
5.1. FVI

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.6 การเชื่อมโยง FVI observable เครียดและตายการแสดงออกทางกายภาพของช่องโหว่ FVI การดังกล่าวเป็นการลดพื้นที่ใบ เติบโตลดลง และการตายเป็นการสำคัญขั้นตอนที่จำเป็นต้องได้รับการสำรวจในรายละเอียด สำหรับโปรแกรมประยุกต์นี้ครั้งแรก เราเลือกที่จะหาหลักฐานการแสดงตรงหลังคา die-off และการตายเชื่อมโยงกับพื้นที่ FVI บวกใน Google Earth Randomsample การจุด 132 ก่อโอเรกอนและวอชิงตันในป่าพื้นที่ที่ไม่ได้รับผลกระทบ โดยรบกวนทันทีทันใด ในแต่ละจุด สอดคล้องกันแยก 800 เมตร FVI พิกเซลขอบ และนำเข้าGoogle Earth สำหรับตีความภาพ ใช้การลำดับเวลาGoogle Earth รูประยะเวลาการศึกษา มีความละเอียดสูงความเครียดและตาย (ต้นไม้ตาย และตาย) บันทึกแต่ละวางแผนการตีความตามภาพ พิกเซลที่มีอยู่อย่างแพร่หลายกระโจม die-off หรือตาย โดยการปรากฏตัวของคนตาย หรือตาย ต้นไม้กระจายทั่วพื้นที่พิกเซล หรือที่อยู่ซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ของตาย โดยกลุ่มติดตาย หรือตายต้นไม้ ถูกบันทึกไว้เป็นเครียด เซลอื่น ๆ ทั้งหมดถูกบันทึกไว้เป็นพื้นหลังอัตราการตาย ตามลำดับ แต่ละชันพิกเซล (FVI ค่า) และ ค่า pที่สกัด ตั้งแต่ค่า p ประกาศ FVI ค่านัยสำคัญทางสถิติเราลงจุดสังเกตมีป้ายชื่อเป็นเน้นสัดส่วนเทียบกับค่า p5. ผลลัพธ์5.1. FVI

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.6 การเชื่อมโยง FVI เพื่อสังเกตความเครียดและการตาย
การเชื่อมต่อ FVI กับการแสดงออกทางกายภาพของช่องโหว่ดังกล่าว
เป็นการลดลงของพื้นที่ใบลดลงการเจริญเติบโตและอัตราการตายที่สำคัญเป็น
ขั้นตอนที่จะต้องมีการสำรวจในรายละเอียด สำหรับการใช้งานครั้งแรกนี้เรา
เลือกที่จะมองหาหลักฐานภาพโดยตรงจากหลังคาตายตัดและการเสียชีวิต
ในการเชื่อมโยงกับพื้นที่ FVI บวกใน Google Earth randomsample
132 จุดเป็นที่ยอมรับทั่วโอเรกอนและวอชิงตันในป่า
พื้นที่ที่ไม่ได้รับผลกระทบจากการรบกวนอย่างกระทันหัน ในแต่ละจุดที่สอดคล้องกัน
800-M เขตแดน FVI พิกเซลถูกสกัดและนำเข้ามาใน
Google Earth สำหรับการตีความภาพ จากนั้นใช้เวลาแบบของ
ภาพความละเอียดสูงของ Google Earth ในช่วงระยะเวลาการศึกษาการปรากฏตัว
ของความเครียดและการตาย (ตายและต้นไม้ตาย) จะถูกบันทึกในแต่ละ
ล็อตอยู่กับการตีความภาพ พิกเซลที่มีอยู่อย่างกว้างขวาง
หลังคาตายตัดและ / หรือการตายที่ระบุโดยการปรากฏตัวของตายหรือ
ต้นไม้ตายแผ่กระจายไปทั่วพื้นที่พิกเซลหรือที่มีแพทช์ขนาดใหญ่
ของการตายที่ระบุโดยกลุ่มที่อยู่ติดต้นไม้ตายหรือตายได้รับการ
บันทึกเป็นเครียด . พิกเซลอื่น ๆ ทั้งหมดถูกบันทึกไว้เป็นพื้นหลัง
การตาย ตามลําดับแต่ละพิกเซลความลาดชัน (FVI ค่า) และ p-value
ถูกสกัด ตั้งแต่ p-value ประกาศมูลค่า FVI อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
ที่เราวางแผนสัดส่วนของการสังเกตการณ์ระบุว่าเป็นเน้น
กับ p-value.
5 ผลการค้นหา
5.1 FVI

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.6 . การเชื่อมโยง fvi ความเครียดที่สังเกตและอัตราการตายเชื่อมต่อ fvi เพื่อการแสดงออกทางกายภาพของระบบ เช่นเป็นการลดพื้นที่ใบ การเจริญเติบโตลดลง และอัตราการตายเป็นวิกฤตขั้นตอนที่ต้องสำรวจในรายละเอียด สำหรับการเริ่มต้นนี้ เราเลือกเพื่อค้นหาหลักฐานภาพโดยตรงจากหลังคาตายและการตายในความสัมพันธ์กับ fvi บวกพื้นที่ใน Google Earth กลุ่มตัวอย่างที่เป็น132 จุด ก่อตั้งขึ้นในรัฐโอเรกอนและวอชิงตัน ในป่าพื้นที่ที่ไม่ได้รับผลกระทบโดยกะทันหันสิ่งรบกวน ในแต่ละจุดที่สอดคล้องกัน800-m fvi พิกเซลถูกสกัดและนำเข้าลงในขอบเขตGoogle ภาพการตีความโลก จากนั้นใช้อนุกรมเวลาภาพความละเอียดสูงของ Google Earth ในช่วงระยะเวลาการศึกษา ตนเครียดและตาย ( ตายและตายต้นไม้ ) คือการบันทึกในแต่ละพล็อตบนพื้นฐานของ Visual การตีความ พิกเซลที่มีอยู่แพร่หลายหลังคาที่ตายและ / หรือการตาย แสดงโดยการแสดงตนของคนตาย หรือตายต้นไม้ที่กระจายทั่วพื้นที่ขนาดใหญ่ที่ประกอบด้วยพิกเซลหรือแพทช์อัตราการตาย , แสดงโดยกลุ่มที่อยู่ติดกันหรือตายเป็นตายต้นไม้บันทึกเป็นเครียด พิกเซลทั้งหมดอื่น ๆที่ถูกบันทึกไว้เป็นประวัติการตาย ต้องกัน , แต่ละพิกเซล ( fvi ค่า ) และระดับความลาดชันถูกสกัด ตั้งแต่ระดับประกาศ fvi อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ค่า ,เราวางแผนสัดส่วนสังเกตข้อความว่าเครียดกับระดับ .5 . ผลลัพธ์5.1 fvi