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2022
The value of remotely sensed vs. field-surveyed habitat structure for predicting bird abundance: a case study in traditional orchards
The value of remotely sensed vs. field-surveyed habitat structure for predicting bird abundance: a case study in traditional orchards
Abstract (English)
Understanding environmental effects on the distribution and abundance of species is central to ecology, biogeography and evolutionary biology. This led to the development of species distribution models (SDMs) that relate spatial variation in occurrence and abundance to environmental variables. So far, SDMs rarely considered habitat structure, as a major determinant of bird distributions. While remote sensing increasingly provides high-resolution measures of habitat structure, certain structural variables affecting bird abundance still need to be measured with field surveys. In this study, we compare the value of remotely sensed vs. field-surveyed habitat structure for predicting bird abundance. Specifically, we analysed abundance data for nine bird species of traditional orchards in South-Western Germany. ‘Remote sensing SDMs’ related abundance to structural variables obtained by aerial photogrammetry of individual orchard trees. Alternative ‘field survey SDMs’ related bird abundance to detailed field surveys of the species composition and pruning state of orchard trees. Additionally, both remote sensing and field survey SDMs included climate and land use variables. Accounting for detailed habitat structure improved abundance predictions for seven of nine study species compared to models only incorporating climate and land use. The impact on model performance differed between remotely sensed and field-surveyed variables: the former improved abundance models for most ( n = 7) bird species, whereas the latter had more variable impact, decreasing model performance for five species. The remotely sensed variable with strongest effects was overall tree density, which positively affected abundance of seven species. In contrast, multiple field-surveyed variables had similar effect strength, with the overall strongest effect found for pear tree density, to which seven bird species showed a unimodal response. These analyses have conservation implications since they predict expected responses of bird species to ongoing changes in orchard structure. Moreover, they identify structural variables that will be most promising to measure via remote sensing data in the future.
Abstract (German)
Der Wert von Fernerkundungs- und Geländeerhebungen der Habitatstruktur für die Vorhersage von Vogelabundanzen: eine Fallstudie in Streuobstwiesen Das Verständnis von Umwelteinflüssen auf die Verbreitung und Abundanz von Arten ist ein zentraler Forschungsgegenstand der Ökologie, Biogeographie und Evolutionsbiologie. Dies führte zur Entwicklung von Artverbreitungsmodellen (SDMs), die räumliche Variation in Verbreitung und Abundanz von Arten mit Umweltvariablen verknüpfen. Bislang bezogen SDMs jedoch nur selten die Habitatstruktur ein, obwohl diese einen wesentlichen Einfluss auf die Verbreitung von Vögeln hat. Während die Fernerkundung zunehmend hochaufgelöste Daten zur Habitatstruktur liefert, müssen bestimmte, für Vögel wichtige Strukturvariablen weiterhin durch Geländeerhebungen erfasst werden. Unsere Untersuchung vergleicht, wie gut Vogelabundanz durch Strukturvariablen vorhergesagt wird, die fernerkundlich bzw. im Gelände erfasst wurden. Hierzu wurden Abundanzdaten von neun Vogelarten der Streuobstwiesen Südwestdeutschlands analysiert. ‚Fernerkundungsbasierte SDMs’ verknüpften diese Abundanzdaten mit Strukturvariablen, die auf photogrammetrischen Analysen einzelner Streuobstbäume basieren. Alternative ‚Gelände-SDMs ‘ verknüpften die Abundanzdaten mit Strukturvariablen aus Geländeerhebungen. Beide Modelle enthielten zusätzlich Klima- und Landnutzungsvariablen. Generell verbesserte die Berücksichtigung von detaillierten Strukturvariablen die Abundanzvorhersage für sieben der neun untersuchten Vogelarten im Vergleich zu Modellen, die lediglich Klima- und Landnutzungsvariablen enthalten. Fernerkundungs- und Geländevariablen unterschieden sich erheblich in ihrem Einfluss auf die Modellgüte. Fernerkundungsvariablen verbesserten die Modellgüte für den Großteil der untersuchten Vogelarten ( n = 7), während Geländevariablen variableren Einfluss zeigten und die Modellgüte für fünf Arten sogar verringerten. Die Fernerkundungsvariable mit dem stärksten Effekt ist die Gesamtbaumdichte, die sich positiv auf die Abundanz von sieben Arten auswirkte. Im Gegensatz dazu hatten mehrere Geländevariablen ähnliche Effektstärken, wobei der stärkste Effekt für die Birnbaumdichte resultierte, auf die sieben Arten eine unimodale Reaktion zeigten. Unsere Modellanalysen haben Bedeutung für den Naturschutz, da sie erwartete Reaktionen von Vogelarten auf derzeitige Änderungen der Habitatstruktur von Streuobstwiesen vorhersagen. Darüber hinaus identifizieren sie diejenigen Strukturvariablen, deren zukünftige Erfassung durch Fernerkundung das größte Potenzial für ein verbessertes Verständnis von Vogelabundanzen hat.
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Publication series
Published in
Journal of ornithology, 163 (2022), 3, 723-733.
https://doi.org/10.1007/s10336-022-01970-9.
ISSN: 2193-7206
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Chaparro, L., Schmieder, K., & Schurr, F. M. (2022). The value of remotely sensed vs. field-surveyed habitat structure for predicting bird abundance: a case study in traditional orchards. Journal of ornithology, 163(3). https://doi.org/10.1007/s10336-022-01970-9
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English
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Classification (DDC)
570 Biology
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University bibliography
Standardized keywords (GND)
Sustainable Development Goals
BibTeX
@article{Chaparro2022,
doi = {10.1007/s10336-022-01970-9},
author = {Chaparro, Laura and Schmieder, Klaus and Schurr, Frank M. et al.},
title = {The value of remotely sensed vs. field-surveyed habitat structure for predicting bird abundance: a case study in traditional orchards},
journal = {Journal of Ornithology},
year = {2022},
volume = {163},
number = {3},
pages = {723--733},
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