Comparison of remote sensing and ground-based methods for determining residue burn pile wood volumes and biomass
Notice bibliographique
Résumé
Following forest harvest, residues left on site are often piled and burned. Quantification of residue piles is required in many jurisdictions to estimate billable waste, harvest efficiency, smoke emissions, C budgets, and available bioenergy biomass. Piled residues and harvested wood were measured on four blocks of a second-growth Douglas-fir forest in coastal British Columbia. Pile wood volumes were determined by two ground-based methods (a Waste and Residue Survey (WRS) and a geometric equation (EEP) used for smoke emissions) and by two geospatial methods using orthophotography (GIS) and LiDAR. Eight sample piles were disassembled to determine plot densities (PD) and packing ratios (PR). Plot density did not differ between the WRS and GIS method. Packing ratios of the EEP were 50% of that of the LiDAR method. LiDAR pile bulk volume and PR were negatively correlated. Choice of LiDAR digital elevation model had no significant effect on pile bulk volumes. The WRS method underestimated pile areas by 50% and the EEP method overestimated pile bulk volumes by two times. Pile wood volumes from the WRS method (20.0 m 3 ·ha −1 (SE 2.8)) were 30%–50% of those for all other methods (46.1–60.4 m 3 ·ha −1 ). The EEP method overestimated wood volume if nonspecific PRs were used. The residues to harvest ratio for the WRS method (3.3% (SE 0.45)) was lower than for all other methods (7.5%–9.6%). Total pile wood biomass from LiDAR was 25.4 t dry mass·ha −1 (SE 5.9). Ground-based methods are still required to determine PD or PR. Since their estimation depends on the method used to determine pile area or bulk volume, and may vary with pile size and type, they remain the major source of uncertainty in determining pile wood volumes. However, use of remote sensing techniques to determine the area or bulk volume of all piles in a cutblock can improve estimates of pile wood volumes and biomass.
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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 | 0,002 | 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 ».