Bryophyte Bioindicator Estimation from High-Resolution VNIR Hyperspectral with Support Vector Machines

Abstract

Ofte sett på ugunstig som ugjestmildt og komplekst land, har torvmarker de siste tiårene fått status som betydelige, langsiktige karbonreservoarer, og fungerer som viktige motvekter mot globale atmosfæriske karbonutslipp. Det gjøres fremskritt i metoder for global overvåking av torvmarksøkosystemer ved bruk av multimodal fotogrammetri, støtte for beskyttelse av torvmark og restaurering ved å kvantifisere utstrekning av torvmark, sammensetning og relativ helse. Her gjennomgås noen av de nyeste metrikkene, modellene og metodene for å vurdere torvmarksstatus og torvmarksarters helse og motstandskraft mot klimatiske endringer. Videre er et nytt datasett vurdert med noen av disse metodene og nye teknikker for å forutsi de fysiske bioindikatorparametrene. Resultatene viser god ytelse til SVR-modeller når det gjelder å forutsi maksimale fotosynteseverdier for torvmarks mesokosm-prøver.

Often viewed unfavorably as inhospitable and complex land, peatlands, in recent decades, have risen in status as significant, long-term carbon reservoirs, acting as vital counterbalances against global atmospheric carbon emissions. Advances are being made in methods for global monitoring of peatland ecosystems using multimodal photogrammetry, supporting peatland protection and restoration efforts by quantifying peatland extend, composition, and relative health. Here, some of the state-of-the-art metrics, models, and methods for assessing peatland status and peatland species health and resilience to climatic changes are reviewed. Furthermore, a new dataset is assessed with some of these methods and novel techniques for predicting the physical bioindicator parameters. Results show great performance of SVR models in predicting maximum photosynthesis values of peatland mesocosm specimens.