Assessing site suitability for Scots pine using airborne and terrestrial gamma-ray measurements in Finnish Lapland
Notice bibliographique
Résumé
Low-altitude airborne gamma-ray (AGR) data, obtained with the aircraft-mounted 25-l NaJ(Tl) gamma spectrometer and interpolated into a 50 × 50 m pixel size, over 1200 km 2 of glaciated terrain in Finnish Lapland, were applied to classify and interpret site suitability for Scots pine (Pinus sylvestris L.). The selection of the training and validation sets for the classification of AGR data was based on the forest management history and soil moisture content (θ v ) determined by dielectric (ε) measurements. The ground calibration measurements showed a significant negative correlation between the soil ε (i.e., θ v ) and terrestrial gamma-ray flux (TGR-γ) from potassium (γ K ) and thorium decay series (γ Th ), suggesting that the attenuation of gamma flux is due to soil θ v . Both ground and airborne surveys indicated that γ K was significantly higher in drift of Scots pine stands than in drift of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) stands. Out of four tested combinations of the AGR channels, i.e., (i) potassium (K), (ii) K and thorium (Th)/K, (iii) K, Th, and Th/K, and (iv) K and Th, K alone resulted in the best overall accuracy of 80.44% (Kappa coefficient, κ = 0.609) to classify drift materials suitable for Scots pine. The present study demonstrates that the TGR-γ K and AGR-γ K measurements provide a basis to delineate soil θ v patterns within the site and landscape level, thus having a significant implication for the forest management planning to assess sites suitable for Scots pine.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».