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 km2 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 (θv) determined by dielectric (ε) measurements. The ground calibration measurements showed a significant negative correlation between the soil ε (i.e., θv) and terrestrial gamma-ray flux (TGR-γ) from potassium (γK) and thorium decay series (γTh), suggesting that the attenuation of gamma flux is due to soil θv. Both ground and airborne surveys indicated that γK 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-γK and AGR-γK measurements provide a basis to delineate soil θv patterns within the site and landscape level, thus having a significant implication for the forest management planning to assess sites suitable for Scots pine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».