LiDAR mapping of canopy gaps in continuous cover forests: A comparison of canopy height model and point cloud based techniques
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
In continuous cover forest systems, canopy gaps are created by management activities with an aim of encouraging natural regeneration and of increasing structural heterogeneity. Light Detection and Ranging (LiDAR) may provide a more accurate means to assess gap distribution than ground survey, allowing more effective monitoring. This paper presents a new approach to gap delineation, based on identifying gaps directly from the point cloud and avoiding the need for interpolation of returns to a canopy height model (CHM). Areas of canopy are identified through local maxima identification, filtering and clustering of the point cloud, with gaps subsequently delineated in a GIS environment. When compared to field surveyed gap outlines, the algorithm has an overall accuracy of 88% for data with a high LiDAR point density (11.4 returns per m2) and accuracy of up to 77% for lower density data (1.2 returns per m2). The method provides an increase in overall and Producer's accuracy of 4 and 8% respectively, over a method based on the use of a CHM. The estimation of total gap area is improved by, on average, 16% over the CHM based approach. Results indicate that LiDAR data can be used accurately to delineate gaps in managed forests, potentially allowing more accurate and spatially explicit modelling of understorey light conditions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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