Using error-in-variable regression to predict tree diameter and crown width from remotely sensed imagery
Notice bibliographique
Résumé
Automated individual tree detection and delineation from high spatial resolution imagery provides good opportunities for forest inventory at a large scale. However, the accuracy of delineated crown size compared with ground measurements may not be sufficient. Thus, ordinary least squares (OLS) regression is no longer an appropriate approach to estimating and predicting variables from the delineated tree crown because both response variable and regressor are subject to measurement errors. In this study, we describe the functional and structural relationships between field-measured tree variables (i.e., tree diameter and crown width) and delineated tree crown width from remotely sensed imagery. We investigated the performance of OLS and three error-in-variable regression techniques including maximum likelihood estimator (MLE), major axis (MA) regression, and reduced major axis (RMA) regression using field-measured data and simulated data under different conditions. Our results indicated that MLE was desirable for estimating unbiased model coefficients. However, the adjustment assumption of the MLE model should be checked for predicting tree variables from remotely sensed imagery. When the assumption holds, the MLE model performed better for predicting the response variables than did the OLS model. Otherwise, the MLE model produced biased predictions for the response variables.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».