Mapping aboveground tree biomass at the stand level from inventory information: test cases in Newfoundland and Quebec
Notice bibliographique
Résumé
A method of estimating and mapping aboveground tree biomass (AGTB) was developed using provincially available forest inventory databases. More specifically, AGTB conversion tables were devised to estimate biomass for stand attributes that are commonly mapped in provincial inventories over the Canadian landscape, i.e., species composition, projected crown density, and dominant tree height. AGTB is first estimated at the tree level using allometric relationships and measured stem distributions that are subsequently summed to estimate plot-level biomass. AGTB conversion tables are then computed from regression models that relate the plot-level biomass values to stand attributes. AGTB can then be mapped over the landscape by assigning the plot-level biomass values to the mapped stands. The method was developed using two provinces, Newfoundland and Labrador (N.L.) and Quebec, as test cases to assess the adaptation required between different management units. Models used to develop conversion tables from the test areas provided estimates of biomass with R 2 ranging from 0.22 to 0.35 and from 0.31 to 0.64 and root mean square errors of 38 to 47 t/ha and 21 to 41 t/ha for N.L. and Quebec, respectively, based on an independent validation data set not used in the development of the models. Mapping errors and potential improvements to the models are discussed. To extend the methods developed in this study to a national map of forest AGTB will require significant adjustments to account for differences in regional inventory specifications. While the method for AGTB mapping can fulfil an important monitoring requirement in forestry, applying it to all provinces, as well as including alternate data sources for areas where inventories do not exist, such as satellite remotely sensed images, requires further research, some of which is currently in progress.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».