LiDAR Elevation and DEM Errors in Forested Settings
Notice bibliographique
Résumé
igital elevation models (DEMs) form the basis of LiDAR derived tree height measurements and other topographic modeling needs within natural resource applications. We compared 2873 digital total station elevations to the closest discrete LiDAR elevation point and DEM raster cell across several forest and topographic settings. We also examined limiting comparisons to points within 0.5 m and within one meter. Using all nearest LiDAR points, average total station plot elevation differences ranged from -0.06 m (SD 0.40) to -0.59 m (SD 0.23) indicating that LiDAR elevations are higher than actual elevations. LiDAR DEM differences ranged from -0.09 (SD 0.41) to -0.56 m (SD 0.70). We also compared mapping-grade GPS receiver measurements to LiDAR point elevation and DEMs. Average plot GPS elevation differences ranged from 0.24 (SD 1.55) to 2.82 m (SD 4.58) for the nearest LiDAR point, and from 0.27 (SD 2.33) to 2.69 m (SD 5.06) for LiDAR DEMs. We believe that our efforts represent one of the most robust studies of LiDAR measurement errors available in published literature. The relatively small measurement differences that we found between LiDAR elevations and our most reliable field-based method of elevations, the digital total station, demonstrate the potential for LiDAR in forestry and natural resource applications.
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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 | 0,003 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».