Comparisons between field- and LiDAR-based measures of stand structural complexity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Forest structure, as measured by the physical arrangement of trees and their crowns, is a fundamental attribute of forest ecosystems that changes as forests progress through suc;cessional stages. We examined whether LiDAR data could be used to directly assess the successional stage of forests by determining the degree to which the LiDAR data would show the same relative ranking of structural development among sites as would traditional field measurements. We sampled 94 primary and secondary sites (19–93, 223–350, and 600 years old) from three conifer forest zones in western Washington state, USA, in the field and with small-footprint, discrete return LiDAR. Seven sets of LiDAR metrics were tested to measure canopy structure. Ordinations using the of LiDAR 95th percentile height, rumple, and canopy density metrics had the strongest correlations with ordinations using two sets of field metrics (Procrustes R = 0.72 and 0.78) and a combined set of LiDAR and field metrics (Procrustes R = 0.95). These results suggest that LiDAR can accurately characterize forest successional stage where field measurements are not available. This has important implications for enabling basic and applied studies of forest structure at stand to landscape scales.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle