Comparison of the <i>k</i>-nearest neighbor technique with geographical calibration for estimating forest growing stock volumeThis article is one of a selection of papers from Extending Forest Inventory and Monitoring over Space and Time.
Notice bibliographique
Résumé
National Forest Inventories (NFIs) have been used in many countries to assess forest resources at the national level. To facilitate the estimation of forest growing stock volume at more regional scales, the k-nearest neighbor (k-NN) technique was applied in this research to obtain estimates for unmeasured areas by using NFI field data and optical satellite data. The NFI field data were assigned to data sets of three different sample sizes to evaluate the effect of sample size on the accuracy of k-NN estimates. In small-area estimation, calibration techniques, in which samples surveyed outside a county of interest are employed to produce estimates for the county, are often adopted due to the lack of sample observations for the county of interest. Thus, the k-NN estimates, forest growing stock volume and areal proportions by forest types, were compared with estimates obtained from field data with and without calibration. The results indicated that the accuracy of k-NN estimates could be improved as sample size increased. Also, the k-NN technique provided acceptable estimates for small-area estimation. Although there was no significant difference with the calibration approach (p > 0.18), k-NN has potential for small-area estimation and is useful to generate thematic maps of forest attributes.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».