Estimating forest biomass components with hemispherical photography for Douglas-fir stands in northwest Oregon
Notice bibliographique
Résumé
Accurately and quickly identifying inventories of forest biomass has become increasingly important for a variety of reasons. Current allometric equations require time-consuming tree-level measurements, but ground-based remote sensing could lead to faster estimates of forest biomass. Hemispherical photography (HP) is one potential technology that could estimate forest biomass quickly and efficiently. This analysis is based on a study in northwest Oregon where 15 Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) plots were destructively sampled, and 60 HPs (four per plot) were taken. One photograph was taken after removing each quartile of a plot (by basal area). Two subsets of bone-dry biomass were measured and estimated: (i) crown and branch biomass (CBB) and (ii) total aboveground biomass (AGB). AGB ranged from 136 to 423 Mg/ha, and CBB ranged from 26 to 68 Mg/ha. A regression analysis between actual and HP estimated biomass showed that the average of the top two and top three 18° zenith angles resulted in the highest correlation and lowest RMSE for both CBB and AGB, while an estimate of plant area index over the top three zenith angles had the lowest correlation. HP estimates are compared with two allometric equations: one based on a regional study and one based on a national compilation of studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».