Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
PT
Philip Townsend
Author with expertise in Species Distribution Modeling and Climate Change Impacts
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(67% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
32
/
i10-index:
60
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
9

Coupling spectral and resource-use complementarity in experimental grassland and forest communities

Anna Schweiger et al.Apr 25, 2020
Abstract Reflectance spectra provide integrative measures of plant phenotypes by capturing chemical, morphological, anatomical and architectural trait information. Here we investigate the linkages between plant spectral variation, spectral and resource-use complementarity that contribute to ecosystem productivity. In both a prairie grassland and a forest diversity experiment, we delineated N-dimensional hypervolumes using either wavelength-bands of reflectance spectra or foliar traits. First, we compared the hypervolume fraction unique to each species in either spectral or trait space with increasing dimensionality. Then, we investigated the association between the spectral space occupied by individual plants and their growth, as well as the spectral space occupied by plant communities and ecosystem productivity. We show that species are better distinguished in spectral space than in trait space, providing a conceptual basis for identifying plant taxa spectrally. In addition, the spectral space occupied by individuals increased with plant growth, and the spectral space occupied by plant communities increased with ecosystem productivity. Furthermore, ecosystem productivity was better explained by inter-individual spectral complementarity than by the large spectral space occupied by productive individuals. Our results indicate that spectral hypervolumes of plants can reflect ecological strategies that shape community composition and ecosystem function, and that spectral complementarity can reveal resource-use complementarity.
0

Individual tree crown maps for the National Ecological Observatory Network

Ben Weinstein et al.Oct 27, 2023
Abstract The ecology of forest ecosystems depends on the composition of trees. Capturing fine-grained information on individual trees at broad scales provides a unique perspective on forest ecosystems, forest restoration and responses to disturbance. Individual tree data at wide extents promises to increase the scale of forest analysis, biogeographic research, and ecosystem monitoring without losing details on individual species composition and abundance. Computer vision using deep neural networks can convert raw sensor data into predictions of individual canopy tree species through labeled data collected by field researchers. Using over 40,000 individual tree stems as training data, we create landscape-level species predictions for over 100 million individual trees across 24 sites in the National Ecological Observatory Network. Using hierarchical multi-temporal models fine-tuned for each geographic area, we produce open-source data available as 1 km 2 shapefiles with individual tree species prediction, as well as crown location, crown area and height of 81 canopy tree species. Site-specific models had an average performance of 79% accuracy covering an average of six species per site, ranging from 3 to 15 species per site. All predictions are openly archived and have been uploaded to Google Earth Engine to benefit the ecology community and overlay with other remote sensing assets. We outline the potential utility and limitations of these data in ecology and computer vision research, as well as strategies for improving predictions using targeted data sampling.
0

A generalized observation confirmation model to account for false positive error in species detection-nondetection data

John Clare et al.Sep 26, 2018
Spatially-indexed repeated detection-nondetection data is widely collected by ecologists interested in estimating parameters associated with species distribution, relative abundance, phenology, and more while accounting for imperfect detection. Recent model development has focused on accounting for false positive error as well, given growing recognition that misclassification is common across many sampling protocols. To date, however, the development of model-based solutions to false positive error has been largely restricted to occupancy models. We describe a general form of the observation confirmation protocol originally described for occupancy estimation that permits investigators to flexibly and intuitively extend several models for detection-nondetection data to account for false positive error. Simulation results demonstrate that estimators for relative abundance and arrival time exhibit relative bias greater than 20% under realistic levels of false positive prevalence (e.g., 5% of detections are false positive). Bias increases as true and false positives occur in more distinct places or times, but can also be sensitive to the values of the state variables of interest, sampling design, and sampling efficiency. Results from an empirical study focusing on patterns of gray fox relative abundance across Wisconsin, USA suggest that false positive error can also distort estimated spatial patterns often used to guide decision-making. The extended estimators described within typically improve performance at any level of confirmation, and when false positive error occurs at random and constitutes less than 10% of all detections, the estimators are essentially unbiased when more than 50 observations can be confirmed as true or false positives. The generalized form of the observation-confirmation protocol is a flexible model-based solution to false positive error useful for researchers collecting data with sampling devices like trail or smartphone cameras, acoustic recorders, or other techniques where classifications can be reviewed post-hoc.