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Enregistrement W2046759104 · doi:10.5589/m11-041

Detection of small single trees in the forest–tundra ecotone using height values from airborne laser scanning

2011· article· en· W2046759104 sur OpenAlexvenueno aff
Nadja Thieme, Ole Martin Bollandsås, Terje Gobakken, Erik Næsset

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Miljø- og Biovitenskapelige UniversitetNorges Forskningsråd
Mots-clésTundraEcotoneScots pineTree lineTransectCrown (dentistry)Alpine climateLaser scanningLidarTaigaDiameter at breast heightPhysical geographyForestryEnvironmental scienceGeographyTree (set theory)Remote sensingArcticEcologyMathematicsClimate changeLaserPinus <genus>ShrubPhysicsBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of global warming, it is assumed that the arctic and alpine tree lines will advance northwards into the tundra and upwards into mountainous regions. Methods are needed to monitor these advances. Airborne laser scanning has recently been introduced for detection of small pioneer trees that form the advanced alpine tree line. The objective of this study was to analyze the capability of high-density airborne laser scanning data used for detecting such individual small trees in the transition between the mountain forest and the alpine zone, the forest–tundra ecotone. The study used field and laser data collected along a 1500 km transect stretching from northern Norway (69°3′ N) down to the southern part of the country (58°3′ N). In the field, 744 trees of mountain birch, Norway spruce, and Scots pine were geolocated with centimetre accuracy, and they were measured for height, root collar diameter, and crown diameter. Tree heights ranged between 0.02 and 7.80 m. The laser data were acquired in two separate acquisitions with mean pulse densities of 6.8 m−2 and 8.5 m−2, respectively. Laser echoes with relative height values greater than zero within the individual tree crown polygons were used as a criterion for a successful tree detection. The detection success for trees taller than 1 m was 90%; however, for trees shorter than 1 m, the corresponding value was 49%. The highest detection success was found for spruce. Generalized linear models and a generalized linear mixed model with binary responses (detected/not detected) were applied to evaluate the effects of tree height, tree crown area, tree species, geographic location along the latitude gradient, and region on successful detection. Although they were highly correlated, tree height and tree crown area turned out to be the variables showing high significance (p ≤0.001) in all of these models.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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