Notre numéro de juin est désormais en ligne ! Ce numéro contient 19 articles sur les dernières méthodes en écologie et évolution, dont un dossier spécial sur la télédétection active, la morphologie des graines, les drones et beaucoup plus! Lisez pour en savoir plus sur les articles vedettes de ce mois-ci et l’article derrière notre couverture
Une fonction spéciale
Sources actives de télécommande les données de détection, en particulier la détection et la télémétrie de la lumière (LiDAR) et la détection et la télémétrie radio (RADAR), diffèrent considérablement des sources passives en offrant des données de caractère tridimensionnel (3D), qui aident à représenter le terrain terrestre, la surface et la structure associée les attributs. Par conséquent, la télédétection active et les méthodes développées pour son analyse des données peuvent soutenir l’inventaire et l’analyse des écosystèmes. Cette rubrique spéciale inter-journaux héberge une série de publications innovantes dans plusieurs disciplines, mais avec un accent commun sur la science de pointe et les applications de la télédétection active pour l’écologie, la biodiversité et la conservation.
Articles en vedette
Télédétection (RS) et les sciences géospatiales représentent déjà une longue histoire de promotion de la recherche sur des sujets liés à l’écologie. Les données et les méthodes ont principalement fait l’objet de recherches et d’expériences, mais des tendances émergent maintenant qui suggèrent l’utilisation de la RS dans des applications pratiques telles que les programmes de surveillance à l’échelle nationale et l’aide aux objectifs de conservation mondiaux. Les études de ce dossier spécial et les tendances présentées par d’autres travaux récents à l’interface de l’écologie et de la RS active confirment le passage en cours d’approches indirectes et uniquement basées sur des proxys à des méthodes directes et davantage axées sur la science des données pour aborder les problèmes d’écologie et de conservation par des moyens de capteurs actifs.
Flux de gènes est de plus en plus reconnu comme un processus macroévolutif important. Les nombreux mécanismes qui contribuent au flux de gènes (par exemple, l’introgression, l’hybridation, le transfert latéral de gènes) affectent de manière unique la diversification de la dynamique des espèces, ce qui rend important de pouvoir tenir compte de ces idiosyncrasies lors de la construction de modèles phylogénétiques. Cet article présente SiPhyNetwork, un package R pour simuler des réseaux phylogénétiques dans le cadre d’un processus d’hybridation naissance-mort.
La description des objets biologiques, tels que les graines, repose principalement sur des mesures manuelles de quelques caractéristiques et sur la classification visuelle des structures, qui peuvent toutes deux être subjectives, sujettes aux erreurs et prendre du temps. Cet article fournit un protocole simple d’acquisition et de traitement d’images et présente Traitreun logiciel open source disponible sous forme d’interface de ligne de commande (CLI), qui automatise l’extraction des traits morphologiques des graines à partir d’images.
L’intérêt grandissant La combinaison de modèles spatiaux et temporels dans la nature a été favorisée par la disponibilité actuelle de mesures à haute fréquence. Cependant, nous manquons toujours d’un cadre méthodologique pour traiter et interpréter les ensembles de données spatio-temporelles en valeurs significatives, adaptables à différentes fenêtres temporelles et/ou répondant à différentes structures spatiales. Les auteurs de cet article ont développé et testé un cadre pour évaluer la connectivité spatio-temporelle en utilisant deux nouvelles mesures : la connectivité spatio-temporelle (STcon) et la matrice de connectivité spatio-temporelle (STconmat).
Observé localement la biodiversité se compose toujours d’une fraction seulement de son pool d’espèces spécifiques au site. Pourquoi certaines espèces appropriées sont absentes, façonnant la diversité sombre de ce site, est une question fondamentale mais de plus en plus cruciale face à la dégradation de la biodiversité mondiale. Cet article propose une affinité métrique de diversité sombre (DDA), qui mesure les tendances des espèces individuelles à être absentes des sites appropriés et des sites individuels à manquer des espèces appropriées. Ce cadre fournit un concept et une boîte à outils méthodologiques qui permettent d’identifier les processus sous-jacents à la diversité sombre et font progresser à la fois la théorie de l’écologie communautaire et la conservation de la biodiversité.
Le drone en couverture
La photo de couverture de ce mois-ci donne sur le paysage de savane du centre de recherche de Mpala, au Kenya, alors qu’un véhicule aérien inoccupé (UAV) collecte des données de télédétection lidar (détection et télémétrie de la lumière). Les progrès récents des technologies de vol autonome et de télédétection ont rendu les relevés 3D à haute résolution de la structure de la végétation avec UAV-lidar plus accessibles que jamais. Les paramètres de vol et de capteur, tels que l’altitude, la vitesse et la fréquence d’impulsion du lidar, peuvent tous être facilement modifiés pour s’adapter à l’objectif exact d’un relevé de végétation ou topographique. Boucher et al.’s article explore comment les paramètres de vol et de capteur des drones peuvent être optimisés pour étudier la mosaïque d’arbres et d’herbes des écosystèmes de savane, qui sont beaucoup moins bien étudiés que la structure de la végétation forestière. L’étude évalue l’impact des paramètres de vol et de capteur sur les données lidar sur un site de savane typique du parc national Kruger, en Afrique du Sud, à l’aide du Harvard Animal Landscape Observatory (HALO), un ensemble de capteurs conçu pour les drones. Avec des comparaisons de données détaillées et beaucoup de vol fantaisiste, ils montrent comment le vol haut ou bas, rapide ou lent, et à pleine ou basse puissance impacte un ensemble de métriques de structure de végétation lidar. © Peter Brehm Boucher.