Tree value and log product yield determination in radiata pine (<i>Pinus radiata</i>) plantations in Australia: comparisons of terrestrial laser scanning with a forest inventory system and manual measurements
Notice bibliographique
Résumé
New sensor-based approaches for assessing the quantity, quality, and value of timber are being developed with the goals of improving the accuracy and economics of forest measurements. One new approach is based on terrestrial laser scanning (TLS). Thirty-three plots in six radiata pine (Pinus radiata D. Don) stands were scanned using TLS. Tree locations were automatically detected. Stem profiles were measured using three methods: (i) TLS scans, (ii) Atlas Cruiser inventory procedures, and (iii) manual measurement after harvesting. Stems were optimally bucked based on log specifications and prices for Australian markets. Tree values and log product yields were estimated for the TLS data and compared with estimates based on Cruiser and actual manual measurements of stem profiles. TLS volume and value recovery were within 8% and 7%, respectively, of actual harvester recovery for five of the six stands in which it was used. Cruiser volume and value estimates were both within 4% of actual harvester recovery. Plot preparation procedures, tree characteristics, and taper equations used to model diameters on hidden stem sections affected the accuracy of automated stem detection and profile measurements for the TLS system. Improvements in data capture and analytical procedures should improve the accuracy of TLS-based volume and value estimates.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».