Predicting and calibrating tree attributes by means of airborne laser scanning and field measurements
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the calibration of airborne laser scanning based tree attribute models to separate data by applying a best linear unbiased predictor. Firstly, single Scots pine ( Pinus sylvestris L.) trees were identified from dense airborne laser scanning data. Secondly, seemingly unrelated mixed-effects models for diameter at breast height, tree height, volume, dead branch height, and crown base height were constructed using airborne laser scanning based height metrics as predictors at both the area and individual tree level. Finally, these models were calibrated to validation stands using field measurements of some of the five abovementioned tree attributes. The models were calibrated by applying the best linear unbiased predictor to predict the random stand effects for the validation stand. In a system of several models, the correlation of random effects enabled the prediction of stand effects for all models, providing the response of at least one of the models was known for one or more sample trees of the validation stand. The results showed that the accuracy of tree attribute prediction improved in most cases as the number of sample trees increased. The level of improvement was highest for volume and dead branch height. The practical importance of the results of this study lies in applications where forest stands are visited in the field, for example, before making cutting decisions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».