Laser point-quadrat sampling for estimating foliage-height profiles in broad-leaved forests
Notice bibliographique
Résumé
A technique for estimating the vertical distribution of foliage area in broad-leaved forests was developed. The technique is similar to optical point-quadrat sampling, where estimates are based on heights to the lowest leaves above numerous sample locations beneath a canopy. In optical point-quadrat sampling, heights to lowest leaves are measured with a telephoto lens. Here, heights were measured using a commercially available laser range-finding instrument. The laser point-quadrat technique was tested in field studies conducted under broad-leaved forest canopies in western North Carolina and east-central Minnesota, U.S.A. Foliage-height profiles obtained by laser point-quadrat sampling were consistent with two of four published foliage-height profiles observed in 1995 at the North Carolina field locations. Total leaf area estimates obtained by laser point quadrats were not significantly correlated with values of leaf area index estimated by recent litter fall analyses at the North Carolina and Minnesota field locations. Although further evaluation and refinement of the technique is needed, laser point-quadrat sampling shows promise as a means of obtaining foliage-height profiles at a significantly reduced effort and with greater accuracy than methods commonly in use today.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».