Development of a forest structural complexity index based on multispectral airborne remote sensing and topographic dataThis article is one of a selection of papers from Extending Forest Inventory and Monitoring over Space and Time.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents development of a multivariate forest structural complexity index based on relationships between field-based structural variables and geospatial data. Remote sensing has been widely used to model individual forest structural attributes at many scales. As opposed to, or in addition to, individual structural parameters such as leaf area index or tree height, overall structural complexity information can enhance forest inventories and provide a variety of information to forest managers, including identifying damage and disturbance as well as indicators of habitat or biodiversity. In this study, a multivariate modelling technique, redundancy analysis, was implemented to derive a model incorporating both horizontal and vertical structural attributes as predicted by an ensemble of high-resolution multispectral airborne imagery and topographic variables. The first redundancy analysis axis of the final model explained 35% of the total variance of the field variables and was used as the complexity index. With a root mean squared error of 19.9%, the model was capable of differentiating four to five relative levels of complexity. This paper presents the forest ecological and modelling aspects of the research. A related paper presents the remote sensing aspects, including application of the model to map predicted structural complexity, map validation, and testing of the method at multiple scales.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».