A Support Vector Regression Approach to Estimate Forest Biophysical Parameters at the Object Level Using Airborne Lidar Transects and QuickBird Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A potential solution to reduce high acquisition costs for airborne lidar (light detection and ranging) data is to combine lidar transects and optical satellite imagery to characterize forest vertical structure. Although multiple regression is typically used for such modeling, it seldom fully captures the complex relationships between forest variables. In an effort to improve these relationships, this study investigated the potential of Support Vector Regression (SVR), a machine learning technique, to generalize (lidar-measured) forest canopy height from four lidar transects (representing 8.8 percent, 17.6 percent, 26.4 percent and 35.2 percent area of the site) to the entire study area using QuickBird imagery. The best estimated canopy height was then linked with field measurements to predict actual canopy height, above-ground biomass (AGB) and volume. GEOgraphic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) was used to generate all estimates at a small tree/cluster level with a mean object size (MOS) of 0.04 ha for conifer and deciduous trees. Results show that for all lidar transect samples, SVR models achieved better performance for
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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 | 0,002 |
| 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 découle