Modelisation de l'architecture des forets pour ameliorer la teledetection des attributs forestiers
Notice bibliographique
Résumé
The quality of indirect measurements of canopy structure, from in situ and satellite remote sensing, is based on knowledge of vegetation canopy architecture. Technological advances in ground-based, airborne or satellite remote sensing can now significantly improve the effectiveness of measurement programs on forest resources.The structure of vegetation canopy describes the position, orientation, size and shape of elements of the canopy.The complexity of the canopy in forest environments greatly limits our ability to characterize forest structural attributes. Architectural models have been developed to help the interpretation of canopy structural measurements by remote sensing. Recently, the terrestrial LiDAR systems, or TLiDAR ( Terrestrial Light Detection and Ranging ), are used to gather information on the structure of individual trees or forest stands.The TLiDAR allows the extraction of 3D structural information under the canopy at the centimetre scale.The methodology proposed in my Ph.D. thesis is a strategy to overcome the weakness in the structural sampling of vegetation cover.The main objective of the Ph.D. is to develop an architectural model of vegetation canopy, called L-Architect (LiDAR data to vegetation Architecture ), and to focus on the ability to document forest sites and to get information on canopy structure from remote sensing tools. Specifically, L-Architect reconstructs the architecture of individual conifer trees from TLiDAR data. Quantitative evaluation of L-Architect consisted to investigate (i) the structural consistency of the reconstructed trees and (ii) the radiative coherence by the inclusion of reconstructed trees in a 3D radiative transfer model. Then, a methodology was developed to quasi-automatically reconstruct the structure of individual trees from an optimization algorithm using TLiDAR data and allometric relationships. L-Architect thus provides an explicit link between the range measurements of TLiDAR and structural attributes of individual trees. L-Architect has finally been applied to model the architecture of forest canopy for better characterization of vertical and horizontal structure with airborne LiDAR data. This project provides a mean to answer requests of detailed canopy architectural data, difficult to obtain, to reproduce a variety of forest covers. Because of the importance of architectural models, L-Architect provides a significant contribution for improving the capacity of parameters' inversion in vegetation cover for optical and lidar remote sensing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».