Roccini, Duccio and Luque, Sandra and Pettorelli, Nathalie and Bastin, Lucy and Doktor, Daniel and Faedi, Nicolò and Feilhauer, Hannes and Feret, Jean-Baptist and Foody, Giles M. and Gavish, Yoni and Godinho, Sergio and Kunin, William and Lausch, Angela and Leitao, P.J. and Marcantonio, Matteo and Neteler, Markus and Ricotta, Carlo and Schmidtlein, Sebastian and Vihervaara, Petteri and Wegmann, Martin and Nagendra, Harini (2017) Measuring ß-diversity by remote sensing: A challenge for biodiversity monitoring. Methods in Ecology and Evolution, 9 (8), pp. 1787-1798. Wiley. doi: 10.1111/2041-210X.12941. ISSN 2041-210X.
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Official URL: https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.12941
Abstract
1. Biodiversity includes multiscalar and multitemporal structures and processes, with different levels of functional organization, from genetic to ecosystemic levels. One of the mostly used methods to infer biodiversity is based on taxonomic approaches and community ecology theories. However, gathering extensive data in the field is difficult due to logistic problems, especially when aiming at modelling biodiversity changes in space and time, which assumes statistically sound sampling schemes. In this context, airborne or satellite remote sensing allows information to be gathered over wide areas in a reasonable time. 2. Most of the biodiversity maps obtained from remote sensing have been based on the inference of species richness by regression analysis. On the contrary, estimating compositional turnover (β-diversity) might add crucial information related to relative abundance of different species instead of just richness. Presently, few studies have addressed the measurement of species compositional turnover from space. 3. Extending on previous work, in this manuscript, we propose novel techniques to measure β-diversity from airborne or satellite remote sensing, mainly based on: (1) multivariate statistical analysis, (2) the spectral species concept, (3) self-organizing feature maps, (4) multidimensional distance matrices, and the (5) Rao's Q diversity. Each of these measures addresses one or several issues related to turnover measurement. This manuscript is the first methodological example encompassing (and enhancing) most of the available methods for estimating β-diversity from remotely sensed imagery and potentially relating them to species diversity in the field.
Item URL in elib: | https://elib.dlr.de/124486/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Document Type: | Article | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Title: | Measuring ß-diversity by remote sensing: A challenge for biodiversity monitoring | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Authors: |
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Date: | August 2017 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Journal or Publication Title: | Methods in Ecology and Evolution | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Refereed publication: | Yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Open Access: | No | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Gold Open Access: | No | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In SCOPUS: | Yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In ISI Web of Science: | Yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Volume: | 9 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DOI : | 10.1111/2041-210X.12941 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Page Range: | pp. 1787-1798 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Publisher: | Wiley | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISSN: | 2041-210X | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Status: | Published | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Keywords: | β-diversity, Kohonen self-organizing feature maps, Rao's Q diversity index, remote sensing, satellite imagery, sparse generalized dissimilarity model, spectral species concept | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
HGF - Research field: | Aeronautics, Space and Transport | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
HGF - Program: | Space | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
HGF - Program Themes: | Earth Observation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DLR - Research area: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DLR - Program: | R EO - Earth Observation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DLR - Research theme (Project): | R - Geoscientific remote sensing and GIS methods | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Location: | Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Institutes and Institutions: | German Remote Sensing Data Center | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Deposited By: | Wöhrl, Monika | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Deposited On: | 06 Dec 2018 13:38 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Last Modified: | 06 Dec 2018 13:38 |
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