Sampling design of ground-based lidar measurements of forest canopy structure and its effect on shadowing
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
This research was undertaken to study the influence of the sampling design and laser beam density of ground-based light detection and ranging (lidar) measurements of forests on the quality of the collected laser datasets in terms of shadowing. Virtual forest stands generated by stochastic L-systems as tree descriptors are used as a basis depending on the study frame and requirements. The dynamic plant modeler and plant nursery natFX (Bionatics, CIRAD, Montpellier, France) was used to simulate deciduous forest stands of three tree species (Fagus sylvatica L., Platanus acerifolia (Ait.) Willd., and Populus nigra L.) with varying structural characteristics. Hemispherical laser measurements with different laser beam densities were simulated according to three different sampling patterns (single, diamond, corners) inside these virtual forest stands using ray-tracing technology. An adjusted sampling design has proven its effectiveness, since an average shadowing decrease of 29.10% was obtained in comparison with that for a single measurement. This finding contrasts with an average decrease of 13.27% by increasing laser beam density by a factor of 25. In the next step, contact frequency values were calculated from the virtual laser datasets. These values were used to model the shadowed parts of the canopy, demonstrating the potential of ground-based laser scans to capture the three-dimensional leaf distribution inside a forest stand in terms of leaf area density (LAD). On average, the LAD estimates underestimated the true LAD by 19.55%, 12.67%, and 10.54% for the single, diamond, and corners setups, respectively. In each of the cases, the LAD values from the single design resulted in a lower accuracy compared with those for the diamond and corners setups.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 découle