AbstractRiparian forests are precio

Abstract
Riparian forests are precious, complex habitats fostering high biodiversity where effective monitoring of habitat quality is particularly important. We present a composite indicator, referred to as Riparian Forest composite Indicator: focus on Structure (RFI_S), for the assessment of habitat quality and identification of ‘hot-spot’ areas where conservation actions need to be taken. The RFI_S is composed of seven indicators derived from very high resolution (VHR) satellite imagery and LiDAR data, calculated on patch level. These indicators assess four important attributes of riparian forest quality: (1) tree species composition, (2) vertical forest structure, (3) horizontal forest structure and (4) water regime. For the aggregation of the RFI_S, two different weighting schemes, expert-based and statistical weighting, are applied. Forest patches with high cumulative RFI_S values represent patches of good habitat quality. These patches are primarily found along water bodies, reflecting the importance of water bodies for the structural complexity, an optimum water regime and tree species composition. For forest patches of low habitat quality the RFI_S helps to design suitable measures to improve habitat quality status through its decomposability into the underlying indicators. A sensitivity analysis to test the robustness of the RFI_S shows that the indicator variance in terrain roughness has the strongest influence on the composite indicator. Finally, a comparison with an existing expert-based map on conservation status reveals the potential of a complementary quantitative assessment of habitat quality in the study site. We hence conclude that the RFI_S has a high capability to support sustainable forest management complementing regularly gathered in situ data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อป่า riparian ซับซ้อน มีค่าอยู่อาศัยอุปถัมภ์ความหลากหลายทางชีวภาพสูงซึ่งผลการตรวจสอบคุณภาพการอยู่อาศัยเป็นสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เรานำเสนอตัวชี้โดยรวม เรียกว่าป่า Riparian ประกอบตัวบ่งชี้: ความสำคัญในโครงสร้าง (RFI_S), การประเมินคุณภาพการอยู่อาศัยของรหัสพื้นที่ 'ร้อน-' จุดที่ต้องนำมาดำเนินการอนุรักษ์ RFI_S ประกอบด้วย 7 ตัวบ่งชี้ที่ได้มาจากภาพถ่ายดาวเทียมความละเอียดสูงมาก (VHR) และข้อมูลจาก LiDAR คำนวณในระดับปรับปรุง ตัวบ่งชี้เหล่านี้ประเมินคุณลักษณะสำคัญ 4 ประการของป่า riparian คุณภาพ: (1) แผนภูมิชนิดองค์ประกอบ โครงสร้างป่า (2) แนวตั้ง ป่า (3) แนวโครงสร้าง และระบอบการปกครอง (4) น้ำ สำหรับการรวมของการ RFI_S สองน้ำหนักต่าง ๆ แผนงาน ผู้เชี่ยวชาญ และตามสถิติน้ำหนัก ถูกนำไปใช้ ปรับปรุงป่า มีค่า RFI_S สะสมสูงหมายถึงปรับปรุงคุณภาพการอยู่อาศัยที่ดี แพทช์เหล่านี้ส่วนใหญ่พบตามแหล่งน้ำ สะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของแหล่งน้ำสำหรับโครงสร้างซับซ้อน ความเหมาะสมน้ำระบอบ และองค์ประกอบชนิดแผนภูมิ สำหรับแพทช์ป่าอยู่อาศัยต่ำคุณภาพ RFI_S ช่วยในการออกมาตรการที่เหมาะสมเพื่อปรับปรุงสถานะอยู่อาศัยคุณภาพผ่าน decomposability ที่เป็นตัวบ่งชี้พื้นฐาน การวิเคราะห์ความไวในการทดสอบเสถียรภาพของ RFI_S แสดงว่า ตัวบ่งชี้ความแปรปรวนในความหยาบภูมิประเทศมีอิทธิพลที่แข็งแกร่งในตัวบ่งชี้รวม ในที่สุด เปรียบเทียบกับการที่มีอยู่โดยผู้เชี่ยวชาญด้านแผนที่ในสถานะการอนุรักษ์พบว่า ศักยภาพของการประเมินเชิงปริมาณเพิ่มเติมเพื่อคุณภาพการอยู่อาศัยในเว็บไซต์การศึกษา เราจึงสรุปว่า RFI_S ที่มีความสามารถสูงเพื่อสนับสนุนการจัดการป่าไม้อย่างยั่งยืนช่วยรวบรวมเป็นข้อมูลใน situ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ
ป่าชายฝั่งมีค่าที่อยู่อาศัยที่มีความซับซ้อนอุปถัมภ์ความหลากหลายทางชีวภาพสูงที่การตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพของที่อยู่อาศัยที่มีคุณภาพเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เรานำเสนอตัวบ่งชี้รวมเรียกว่าชายฝั่งป่าตัวบ่งชี้คอมโพสิต: เน้นโครงสร้าง (RFI_S) สำหรับการประเมินของที่อยู่อาศัยที่มีคุณภาพและบัตรประจำตัวของจุดร้อน 'พื้นที่ที่มีการดำเนินการอนุรักษ์จะต้องมีการดำเนินการ RFI_S ประกอบด้วยเจ็ดตัวชี้วัดที่ได้มาจากความละเอียดสูงมาก (VHR) ภาพถ่ายดาวเทียมและข้อมูล LiDAR คำนวณในระดับแพทช์ ตัวชี้วัดเหล่านี้ประเมินสี่คุณลักษณะที่สำคัญของป่าชายฝั่งที่มีคุณภาพ: (1) องค์ประกอบของต้นไม้ชนิด (2) โครงสร้างป่าแนวตั้ง (3) โครงสร้างป่าแนวนอนและ (4) ระบอบการปกครองของน้ำ สำหรับการรวมตัวของ RFI_S สองรูปแบบที่แตกต่างกันน้ำหนักผู้เชี่ยวชาญที่ใช้และน้ำหนักสถิติที่ถูกนำมาใช้ แพทช์ป่าที่มีค่าสูง RFI_S สะสมเป็นตัวแทนของแพทช์ที่อยู่อาศัยที่มีคุณภาพดี แพทช์เหล่านี้จะพบมากตามแหล่งน้ำสะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของแหล่งน้ำสำหรับโครงสร้างที่ซับซ้อน, ระบอบการปกครองของน้ำที่เหมาะสมและองค์ประกอบของต้นไม้ชนิด สำหรับแพทช์ป่าของที่อยู่อาศัยที่มีคุณภาพต่ำ RFI_S ช่วยในการออกแบบมาตรการที่เหมาะสมในการปรับปรุงที่อยู่อาศัยที่มีคุณภาพสถานะผ่านการย่อยสลายของมันเข้าไปในตัวชี้วัดพื้นฐาน การวิเคราะห์ความไวในการทดสอบความทนทานของ RFI_S แสดงให้เห็นว่าตัวบ่งชี้ความแปรปรวนในความหยาบภูมิประเทศมีอิทธิพลที่แข็งแกร่งในตัวบ่งชี้รวม ในที่สุดเมื่อเปรียบเทียบกับแผนที่ผู้เชี่ยวชาญตามที่มีอยู่เกี่ยวกับสถานะของการอนุรักษ์เผยให้เห็นถึงศักยภาพของการประเมินเชิงปริมาณที่สมบูรณ์ของแหล่งที่อยู่อาศัยที่มีคุณภาพในเว็บไซต์การศึกษา เราจึงสรุปได้ว่า RFI_S มีความสามารถสูงในการสนับสนุนการจัดการป่าไม้อย่างยั่งยืนเมี่ยงรวบรวมข้อมูลเป็นประจำในแหล่งกำเนิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ป่าคือนามธรรม
ค่าเชิงซ้อนที่อยู่อาศัยการตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพสูงของความหลากหลายทางชีวภาพ ซึ่งคุณภาพของสิ่งแวดล้อมเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เรานำเสนอตัวบ่งชี้ที่เรียกว่าชายฝั่งป่าตัวบ่งชี้รวม : เน้นโครงสร้าง ( rfi_s ) สำหรับการประเมินคุณภาพสิ่งแวดล้อมและตัวของ ' ' ร้อนพื้นที่จุดที่การกระทำรักษ์ต้องถูกยึดไปการ rfi_s ประกอบด้วย 7 ตัวบ่งชี้ที่ได้มาจากความละเอียดสูงมาก ( VHR ) ภาพถ่ายดาวเทียม และข้อมูล LIDAR คำนวณระดับแพทช์ ตัวชี้วัดเหล่านี้ประเมินสี่คุณลักษณะสำคัญคุณภาพป่าชายฝั่ง ( 1 ) ชนิดต้นไม้องค์ประกอบ ( 2 ) โครงสร้างป่าแนวตั้ง ( 1 ) แนวนอน ( 4 ) โครงสร้างของป่าและน้ำมากขึ้น สำหรับการรวมตัวของ rfi_s ,สองร่างต่างต่าง และผู้เชี่ยวชาญจากน้ำหนัก , สถิติประยุกต์ . ป่าแพทช์กับสูงสะสม rfi_s ค่าเป็นตัวแทนของแพทช์คุณภาพของสิ่งแวดล้อมที่ดี แพทช์เหล่านี้เป็นหลักที่พบตามแหล่งน้ำ ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของน้ำในร่างกายสำหรับความซับซ้อนของโครงสร้าง ที่เหมาะสม และพรรณไม้น้ำระบบองค์ประกอบสำหรับแพทช์ป่าที่อยู่อาศัยคุณภาพต่ำ rfi_s ช่วยออกแบบมาตรการที่เหมาะสมเพื่อปรับปรุงสถานะคุณภาพสิ่งแวดล้อมผ่าน decomposability เข้าไปถึงตัวชี้วัด มีการวิเคราะห์เพื่อทดสอบความแกร่งของ rfi_s พบว่า ตัวบ่งชี้ความแปรปรวนในภูมิประเทศที่ขรุขระมีอิทธิพลในตัวบ่งชี้ . ในที่สุดการเปรียบเทียบกับผู้เชี่ยวชาญที่มีอยู่ตามแผนที่ในสถานะอนุรักษ์เผยศักยภาพของการประเมินเชิงปริมาณประกอบคุณภาพการศึกษาที่อยู่ในเว็บไซต์ เราจึงสรุปได้ว่า rfi_s มีความสามารถสูงเพื่อสนับสนุนการจัดการป่าไม้อย่างยั่งยืนต่างรวมตัวกันในข้อมูลแหล่งกำเนิด