Estimation of standing wood volume in forest compartments by exploiting airborne laser scanning information: model-based, design-based, and hybrid perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Forest compartments are usually delineated according to artificial or natural boundaries and usually include portions of different strata. While volume estimation of each stratum can be performed from field plots located within each stratum, volume estimation in portions of the stratum may be problematic owing to the small number (or even the absence) of plots falling in those portions. If upper canopy heights from airborne laser scanning are available at the pixel level for the whole survey area, these data are used as auxiliary information. A ratio model presuming a proportional relationship between transformed heights (e.g., power of heights) and volumes at the pixel level is adopted to guide estimation. From this model, the volume within any portion of the survey area is estimated as the proportionality factor estimate multiplied by the total of transformed heights in that portion. This estimator is considered from the model-based, design-based, and hybrid perspectives. Variances and their estimators are derived under the three approaches together with the corresponding confidence intervals. The volume estimator and the variance estimators are checked from the design-based point of view by a simulation study performed on a real forest in northwestern Italy. An application to a public forest estate in the same zone is performed.
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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 | 0,000 |
| 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 ».