인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
Abstract The accurate quantification of thermal environments is crucial for predicting the impacts of climate change across ecosystems. Two major obstacles exist in mapping biologically relevant thermal landscapes: (1) overcoming the mismatch between the scale at which environmental data are typically collected and the scale at which a particular organism experiences thermal variation and (2) quantifying thermal landscapes without substantial measurement gaps in time or space. We present a new method that integrates aerial thermography from uncrewed aerial vehicles with field‐deployed operative temperature models to generate fine‐scale, spatiotemporally complete maps of operative temperature. To ensure the accessibility of our method, we developed an R package, ‘ throne ’, which streamlines the necessary corrections to raw drone data and produces operative thermal landscapes for any day or time during which data loggers were deployed. Our method allows researchers to generate detailed and biologically relevant thermal landscapes for species of interest, which should enhance our understanding of animal thermal ecology and improve our ability to understand the responses of organisms to environmental change.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
