Estimation de la hauteur de la base de la couronne vivante avec lidar scanneur à retours multiples
Notice bibliographique
Résumé
Au cours des dernières années, on a assisté à un virage vers une gestion plus durable de la forêt publique et des ressources forestières. Pour ce faire, il est nécessaire d'acquérir des informations précises sur le statut des forêts. Ceci permettra, d'une part, de mieux évaluer les ressources disponibles et, d'autre part, de faire un meilleur suivi de leur dynamique afin, par exemple, de mieux comprendre et de prévoir les impacts de l'activité sylvicole. Il a été démontré que les capteurs lidars pouvaient être utilisés afin d'obtenir des données pouvant être segmentées afin de décrire assez fidèlement la géométrie de la couronne d'arbres individuels. Parmi les attributs de la forêt pouvant être extraits de ces données, la hauteur de la base de la couronne vivante est probablement un de ceux pour lequel le potentiel du lidar a été le moins étudié et ce, malgré l'importance que la connaissance de ce paramètre peut avoir pour, par exemple, le calcul de la biomasse ou la prévention des feux de forêts. Une nouvelle méthode permettant d'estimer la hauteur de la couronne vivante à partir de données lidar est proposée. Les données utilisées pour la recherche ont été acquises au Québec, sur le territoire de la forêt d'enseignement et de recherche du Lac Duparquet. Les trois espèces à l'étude sont le peuplier faux-tremble, l'épinette blanche et le pin gris. L'appareil lidar utilisé pour acquérir les données est un capteur ALTM3100 de Optech permettant l'enregistrement des premiers et derniers retours, ainsi que jusqu'à deux retours intermédiaires. La méthode présentée a donné un biais de -1.37 mètres et une erreur type de 2.36 mètres. Ces résultats sont comparables à ceux obtenus par d'autres auteurs et semblent confirmer leur observation que le lidar à tendance à surestimer la hauteur de la base de la couronne. Il est noté que cette tendance à surestimer la mesure n'est pas systématique; elle semble se manifester différemment selon l'espèce. Des hypothèses concernant les différentes variables pouvant affecter la précision des mesures sont avancées. Des pistes pour mieux évaluer leur effet respectif ainsi que deux méthodes pouvant être utilisées pour améliorer l'exactitude et la précision des estimés sont proposées. \n______________________________________________________________________________
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».