Recent Developments in Alcoholic Beverage Labeling Regulation

In light of the ubiquitous “Nutrition Facts” labels that appear on food products and non-alcoholic beverages, it is surprising to some people that there is not a standard label on alcoholic beverages containing information about alcohol and nutritional content. In 2007, the Alcohol and Tobacco Tax and Trade Bureau (“TTB”)—the federal agency within the Department of the Treasury tasked with regulating alcoholic beverages—issued a notice of proposed rulemaking to require alcohol and nutritional content to appear on alcoholic beverage labels. Extensive public comments were submitted on the proposed rule, and more than three years have passed, but it is unclear if and when the TTB will issue a final rule. This note describes the recent history of TTB’s efforts to close this “regulatory gap” with respect alcoholic beverage labeling. Additionally, this note explores the unique balance of state and federal authority with respect to alcoholic beverage labeling, and how a more detailed federal label mandate may affect this balance. Special attention is paid to whether a federal label would “pre-empt” state label regulations

Spatial uncertainty effects on a species-landscape relationship model in ecology

In this study, we explore the effects of geometrical uncertainty in an existing species-landscape relationship model in the hoverfly communities. We also investigate how geometrical uncertainties affect a more complex model including both current forest patch features and past forest features. Because of a possible time-lag in biological responses to forest changes such as fragmentation, the historical dimension is added to the first model. The proposed approach relies on three spatial sources enabling to get forest fragments at different times: historical map (~1850), aerial black and white photographs (1954) and orthorectified photographs (2010). Firstly, we analyze the effect of the spatial data production method (manual versus automatic) on models using current forest patches only. Then, we build a more complex model including past changes in forest size. As previously, the effect of production-based uncertainty was assessed by comparing the models based on forests extracted manually and automatically. We address finally the impact of positional accuracy on the historical map by using a Monte Carlo simulation approach. Global results show that responses of the statistical models are strongly affected by spatial uncertainty in inputs

Estimating taxonomic diversity and functional types of perennial forage grasses in mountain meadows: potentialities of Pléiades imagery

Estimating taxonomic diversity and functional types of perennial forage grasses in mountain meadows: potentialities of Pléiades imagery

Object-based classification of grasslands from high resolution satellite image time series using gaussian mean map kernels

This paper deals with the classification of grasslands using high resolution satellite image time series. Grasslands considered in this work are semi-natural elements in fragmented landscapes, i.e., they are heterogeneous and small elements. The first contribution of this study is to account for grassland heterogeneity while working at the object level by modeling its pixels distributions by a Gaussian distribution. To measure the similarity between two grasslands, a new kernel is proposed as a second contribution: the a-Gaussian mean kernel. It allows one to weight the influence of the covariance matrix when comparing two Gaussian distributions. This kernel is introduced in support vector machines for the supervised classification of grasslands from southwest France. A dense intra-annual multispectral time series of the Formosat-2 satellite is used for the classification of grasslands’ management practices, while an inter-annual NDVI time series of Formosat-2 is used for old and young grasslands’ discrimination. Results are compared to other existing pixel- and object-based approaches in terms of classification accuracy and processing time. The proposed method is shown to be a good compromise between processing speed and classification accuracy. It can adapt to the classification constraints, and it encompasses several similarity measures known in the literature. It is appropriate for the classification of small and heterogeneous objects such as grasslands

Discriminating small wooded elements in rural landscape from aerial photography: a hybrid pixel/object-based analysis approach

While small, fragmented wooded elements do not represent a large surface area in agricultural landscape, their role in the sustainability of ecological processes is recognized widely. Unfortunately, landscape ecology studies suffer from the lack of methods for automatic detection of these elements. We propose a hybrid approach using both aerial photographs and ancillary data of coarser resolution to automatically discriminate small wooded elements. First, a spectral and textural analysis is performed to identify all the planted-tree areas in the digital photograph. Secondly, an object-orientated spatial analysis using the two data sources and including a multi-resolution segmentation is applied to distinguish between large and small woods, copses, hedgerows and scattered trees. The results show the usefulness of the hybrid approach and the prospects for future ecological applications

The influence of spatial and temporal discontinuities of forest habitats on the current presence of flightless saproxylic beetles

Flightless saproxylic beetles were selected in order to study the impact of temporal and spatial discontinuity of forests. They were chosen because: (1) they are unable to fly, making them dispersal-limited species, (2) they have a saproxylic diet, which means they are closely linked to the forest, and (3), they have rarely been studied. Forest temporal continuity was expected to be the main factor explaining the presence of these species, modulated by the past and present amount of forest in the surrounding landscape. Twenty-seven forests, distributed into three zones, were sampled in southwestern France. Flightless saproxylic beetles were surveyed using a Winkler extractor and a Berlese funnel. Their presence/absence were modelled using generalised linear mixed models, with zone variable as random effect. Two species showed significant zone effect and were only or more present in the zone with the highest present forest amount in a 0.5 km radius. In the model that converged, the only selected variable was the past amount of forest in the landscape. The size of the forest, the presence of dead wood and the forest temporal continuity were not included in this model. The importance of the amount of forest in the landscape supports the hypothesis that dispersal-limited species are affected by landscape characteristics. This study demonstrates an important link between the presence of Dienerella clathrata and the amount of forest in the past, which led to an indicator species analysis being performed

Prédiction des services écosystémiques dans les bois agricoles à partir d’images hyperspectrales

Les services écosystémiques sont devenus un enjeu social, écologique et économique majeur dans le monde. Les forêts des paysages agricoles offrent des services précieux bien qu'ils soient souvent sous-estimés et mal utilisés. Cependant, une cartographie précise de ces services à grande échelle reste difficile. Des données de télédétection permettent aujourd’hui d’envisager cette cartographie. Nous avons évalué la contribution des indices de végétation calculés à partir d'images hyperspectrales à haute résolution spatiale pour la prévision de services écosystémiques par rapport aux résultats fondées sur la couverture terrestre. 28 parcelles forestières ont été échantillonnées et des images hyperspectrales aéroportées ont été acquises pour la zone d'étude, à une résolution de 2 m. Habituellement, les indices de végétation dérivés de l'hyperspectral à l’échelle du paysage (buffer spatial autour de l’objet considéré) sont réduits en utilisant des statistiques descriptives (moyenne, écart-type, valeurs minimales et maximales). Cependant, cette approche peut perdre beaucoup d'informations, en particulier à l'échelle des paysages, où plusieurs objets avec différentes signatures spectrales sont présents. Nous proposons une description du paysage hyperspectral basée sur la répartition complète des indices de végétation à travers les paysages. Nous avons utilisé les modèles de mélange gaussien (GMM) pour modéliser la distribution des pixels dans chaque paysage et introduit une distance L2 entre ces mélanges. Cette distance est utilisée dans l’algorithme des plus proches voisins pour prédire les niveaux de services. La qualité des prédictions a été comparée entre trois représentations de paysage: occupation des sols, statistiques descriptives de données hyperspectrales et description de données hyperspectrales basées sur GMM

Assessment of agricultural land-use change for helping sustainable land management and landscape development

Agriculture is nowadays expected to adopt “multifunctional” land use practice as a contribution to sustainable development of rural areas. We started a participatory research study in the Coteaux de Gascogne (France) to prospect local paths for agricultural systems contribution to landuse sustainability. The area considered is a study-site of the Long term Ecosystem Research network.Our first common objective is to understand how family-farm dynamics contribute to land-use change at the landscape level. We started therefore a spatially-explicit and exhaustive study of agricultural land use and its change since the 1950s at a reference area of limited size (4 villages). The method consists in survey at every farmer using land in the area using both a semi-directive questionnaire and farmland maps and the building up of a Geographic Information System (GIS). We present here the first results of our assessment of the variety in family-farms and their land use practice (56 farms). We discuss our perspectives for using these results and helping local land use development

Utilisation des séries temporelles d’images Sentinel-2 pour la cartographie de l’occupation du sol dans un contexte de modélisation de la biodiversité

La connaissance de l’occupation du sol actualisée est une donnée essentielle pour de nombreuses applications scientifiques et opérationnelles. À ce titre, il s’agit d’une donnée permettant de dériver plusieurs variables essentielles de biodiversité, telles que l’étendue et la fragmentation des écosystèmes ainsi que la structure paysagère, variables fortement reliées au potentiel de biodiversité d’un paysage (Skidmore et al., 2015). Elle représente une donnée d’entrée essentielle des modèles prédictifs ou de simulation paysagère développées en recherche en écologie du paysage. À l’heure actuelle, il existe plusieurs jeux de données d’occupation du sol de référence, comme Corine Land Cover (CLC) à l’échelle européenne ou la BD TOPO® de l’IGN à l’échelle nationale française. Ces deux jeux de données permettent de décrire l’occupation du sol de manière exhaustive et harmonisée sur de larges étendues géographiques. Cependant, la faiblesse de CLC réside dans sa fraîcheur temporelle, à savoir que sa diffusion intervient tardivement par rapport à la période temporelle qu’elle décrit. Si CLC dispose d’une typologie très détaillée, intégrant des notions d’usage du sol, la BD TOPO®, si elle décrit précisément les éléments permanents du paysage, n’identifie pas différentes classes annuelles du paysage telles que les cultures. L’avènement récent de la mission spatiale Sentinelle-2 qui fournit de séries temporelles d’images satellites, à forte capacité de revisite (5 jours) et une résolution spatiale décamétrique sur l’ensemble de la surface terrestre, ouvre ainsi de nouvelles opportunités dans la cartographie de l’occupation du sol actualisée à grande échelle. Dans ce sens, le CESBIO avec des contributions de l’UMR Dynafor, dans le cadre du centre d’expertise scientifique « Occupation du Sol » (CES OSO) du Pôle Thématique Surfaces Continentales THEIA a développé une chaîne opérationnelle de classification supervisée automatique d’images Sentinelle-2 et Landsat-8 (iota2) produisant une cartographie de l’occupation du sol actualisée. L’occupation du sol est décrite grâce à 17 classes, couvrant les grands ensembles paysagers (urbain, agricole et semi-naturel), à une résolution spatiale de 10 m et une unité minimale de collecte de 0.01 ha (UMC). La précision globale proche de 90% permet son utilisation tant dans des contextes opérationnels et scientifique d’aide à la décision (Inglada et al., 2017). Cette présentation décrira, dans une première partie, les caractéristiques de ce produit cartographique, de sa méthode de production et de sa qualité statistique. Dans une seconde partie, la question de l’incertitude spatiale de cette carte d’occupation du sol sera abordée. Une comparaison avec un jeu de données d’occupation du sol digitalisé manuellement sera présentée au travers d’une modélisation spatialisée espèce-habitat fondée sur la surface, l’hétérogénéité et la connectivité forestière d’un paysage agricole pour expliquer la richesse spécifique de syrphes (ordre des mouches) (Herrault et al., 2016). Les résultats tendent à montrer un effet négligeable de l’incertitude spatiale sur les performances du modèle alors qu’en parallèle le recours à la cartographie par télédétection de l’occupation du sol permet d’envisager une analyse plus systématique de l’effet de la matrice paysagère dans son ensemble sur la biodiversité

Étude du potentiel des données hyperspectrales en vue de développer une méthode de cartographie automatique du patrimoine arboré en milieu urbain

Étude du potentiel des données hyperspectrales en vue de développer une méthode de cartographie automatique du patrimoine arboré en milieu urbain