Detection of small single trees in the forest–tundra ecotone using height values from airborne laser scanning
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».