Clear wood content in standing trees predicted from branch scar measurements with terrestrial LiDAR and verified with X-ray computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge about the wood quality of standing trees is crucial in that it serves as an excellent means for nearly all stages of the wood-supply chain. Better information about internal wood characteristics can be derived from the outside appearance by establishing a correlation between the bark characteristics of a stem and its internal quality. This paper presents an approach where the quality determination of standing trees using a terrestrial light detection and ranging (LiDAR) system is combined with the information about internal quality of logs using X-ray computed tomography (CT). Results show a high accuracy for branch scar measurements with terrestrial LiDAR and knot measurement with CT. A strong correlation between scar seal quotient and the amount of clear wood could be confirmed using European beech (Fagus sylvatica L.) as an example. Quality grading of virtually segmented logs using terrestrial LiDAR and CT showed moderate correlation; 62.5% of the segments were allocated to the same grade by both approaches. In conclusion, terrestrial LiDAR in forest inventory could be used as an instrument to predict inner wood quality in greater detail by gathering data on the outer appearance and branch scars of standing trees. This additional knowledge has the potential to improve forest planning, bucking instructions, and a roundwood allocation that meets industry demand.
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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 | 0,001 |
| 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 ».