Forest information from hyperspectral sensing
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing of forests is a major application for Canada's new hyperspectral satellite (HERO). Hyperspectral remote sensing can provide forest information products for applications in forest inventory, forest chemistry, and for some Kyoto Protocol information products. Through several projects, we have demonstrated that airborne and satellite hyperspectral sensing can provide accurate maps of west coast forest species. High correlations have been demonstrated between ground measurements of foliar nitrogen and estimates derived from hyperspectral sensing. Data for these experiments have included airborne AVIRIS and CASI, and satellite Hyperion data. To achieve operational accuracies of 80% or better for forest species classification, it is essential that the hyperspectral data are well calibrated. Also, sensor artifacts, such as smile, keystone, and striping, must be corrected. Methods have also been developed for mapping forest health status bioindicators: leaf chlorophyll, nitrogen, and water content. Methods have also been developed for determining canopy fractions to levels as low as 20%. If HERO generates a 1% improvement in forest product sales, this would amount to a benefit $700 million annually in Canada alone. This paper will report on the current state of hyperspectral sensing of forests, and present the hyperspectral sensor specifications needed for forest applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 tête enseignante, 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 ».