Estimation of above ground forest biomass from airborne discrete return laser scanner data using canopy-based quantile estimators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A conceptual model describing why laser height metrics derived from airborne discrete return laser scanner data are highly correlated with above ground biomass is proposed. Following from this conceptual model, the concept of canopy-based quantile estimators of above ground forest biomass is introduced and applied to an uneven-aged, mature to overmature, tolerant hardwood forest. Results from using the 0th, 25th, 50th, 75th and 100th percentiles of the distributions of laser canopy heights to estimate above ground biomass are reported. A comparison of the five models for each dependent variable group did not reveal any overt differences between models with respect to their predictive capabilities. The coefficient of determination (r 2 ) for each model is greater than 0.80 and any two models may differ at most by up to 9%. Differences in root-mean-square error (RMSE) between models for above ground total, stem wood, stem bark, live branch and foliage biomass were 8.1, 5.1, 2.9, 2.1 and 1.1 Mg ha−1, respectively. Keywords: Above ground forest biomassairborne laser scanningforest structurelaser altimetryLIDARquantile estimatorsremote sensing Acknowledgments The authors gratefully acknowledge the financial support of the Centre for Research in Earth and Space Technologies (CRESTech), an Ontario Centre of Excellence, and Geomatics for Informed Decisions (GEOIDE), a Canadian National Centre of Excellence. Mr Lim acknowledges the support from the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) of Canada through a PGS-B scholarship and the Ontario Government through an Ontario Graduate Scholarship in Science and Technology. Dr Treitz would also like to acknowledge support of the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) for financial support through research grants. B. Prenzel, C. Sheriff and V. Thomas are thanked for their assistance with data collection. K. Baldwin and I. Morrison from the Great Lakes Forestry Centre, Canadian Forest Service, Natural Resources Canada are thanked for providing data for the Turkey Lakes watershed study area. The authors gratefully acknowledge Optech Inc. and LaserMap Image Plus for their support in acquiring and processing the LIDAR data for the Turkey Lakes watershed. Notes Lim, K. S. and Treitz, P. M. (Department of Geography, Faculty of Arts and Science, Queen's University, Kingston, Ontario, Canada, K7L 3N6). Estimation of above ground forest biomass from airborne discrete return laser scanner data using canopy-based quantile estimators. Additional informationNotes on contributorsKevin S. Lim Lim, K. S. and Treitz, P. M. (Department of Geography, Faculty of Arts and Science, Queen's University, Kingston, Ontario, Canada, K7L 3N6). Estimation of above ground forest biomass from airborne discrete return laser scanner data using canopy-based quantile estimators.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle