Laser-scanned tree stem filtering for forest inventories measurements
Notice bibliographique
Résumé
With specific flora and fauna, regional landscapes and forests constitute an important part of the cultural heritage. Several natural environments have already been classified as national or regional parks. The UNESCO World Heritage covers 13% of the protected forests in the world. Thus, preserving those sites represents a crucial issue. Such a safeguarding involves a detailed knowledge of the sites and forestry management plans. The management of a natural forest is traditionally based on forest plot inventories in which several features of the trees are measured. The set of data collected during these inventories represents the starting point of forest monitoring, flora preservation and risks prevention. Traditionally, measurements are made manually by operators. However, during the last decade, terrestrial laser scanning has become a new and promising way of measuring such attributes. This instrument provides a fine three dimensional point cloud virtual representation of the scanned scene. Trees location, stem diameter, and stem taper can be extracted from these point clouds using pattern recognition algorithms. In this paper we present a novel two steps way to improve the quality of tree branching detection in a three dimensional point cloud acquired by terrestrial laser scanner. This method was developed in order to enhance the results of a previous study. Our approach is based on the combination of a simplification step (using particle simulation), followed by a shape detection (discrete arcs of circle detection). It identifies the lack of accuracy in tree stem diameter measurements at branching junctions for further more detailed analysis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».