Deriving forest monitoring variables from X-band InSAR SRTM height
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe suitability of interferometric X-band radar for forest monitoring was investigated. Working in a spruce-dominated forest in southeast Norway, top height, mean height, stand density, stem volume, and biomass were related to space shuttle interferometric height above ground. A ground truth dataset was produced for each radar data pixel in the study area by combining a field inventory and automatic tree detection with airborne laser scanning data. Pixels were aggregated to forest stands. Interferometric height was strongly related to all of the five forest variables, and most strongly to top height with R2 = 0.71 and RMSE = 13% at the pixel level and R2 = 0.82 and RMSE = 5.6% at the stand level. Interferometric height was linearly related to stem volume and biomass up to 400 m3/ha and 200 t/ha, respectively, and RMSE was approximately 19% for both variables. These errors contain error components caused by the 3.5-year time lag between the radar acquisition and the laser scanning. It is concluded that interferometric X-band radar has potential for use in forest monitoring.Dans cette étude, on évalue l'utilité des données interférométriques radar en bande X pour le suivi de la forêt. Le travail, réalisé dans une forêt dominée par des épinettes dans le sud-est de la Norvège, consistait à relier la hauteur dominante, la hauteur moyenne, la densité de peuplement, le volume des tiges et la biomasse avec la hauteur interférométrique au-dessus du sol acquise par la navette spatiale. Un ensemble de données de réalité de terrain a été produit pour chaque pixel des données radar dans la zone d'étude en combinant les données d'inventaire sur le terrain et la technique de détection automatique des arbres avec des données laser aéroportées. Les pixels ont été agrégés par rapport aux peuplements forestiers. La hauteur interférométrique était fortement corrélée avec les cinq variables de la forêt et, plus fortement, avec la hauteur dominante avec des valeurs de R2 = 0,71 et de RMSE = 13 % au niveau du pixel et de R2 = 0,82 et de RMSE = 5,6 % au niveau du peuplement. La hauteur interférométrique était corrélée linéairement avec le volume des tiges et la biomasse jusqu'à 400 m3/ha et 200 t/ha respectivement et la valeur de RMSE était de 19 % pour les deux variables. Ces erreurs contiennent des sources d'erreurs liées au délai de trois ans et demi entre l'acquisition radar et le balayage laser. En conclusion, les données interférométriques radar en bande X peuvent être utilisées efficacement dans le contexte du suivi de la forêt.[Traduit par la Rédaction]
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 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 | 0,001 |
| 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 ».