Modeling height-diameter curves for prediction
Notice bibliographique
Résumé
Individual tree heights are needed in many situations, including estimation of tree volume, dominant height, and simulation of tree growth. However, height measurements are tedious compared to tree diameter measurements, and therefore height–diameter (H–D) models are commonly used for prediction of tree height. Previous studies have fitted H–D models using approaches that include plot-specific predictors in the models and those that do not include them. In both these approaches, aggregation of the observations to sample plots has usually been taken into account through random effects, but this has not always been done. In this paper, we discuss four alternative model formulations and report an extensive comparison of 16 nonlinear functions in this context using a total of 28 datasets. The datasets represent a wide range of tree species, regions, and ecological zones, consisting of about 126 000 measured trees from 3717 sample plots. Specific R-functions for model fitting and prediction were developed to enable such an extensive model fitting and comparison. Suggestions on model selection, model fitting procedures, and prediction are given and interpretation of the predictions from different models are discussed. No uniformly best function, model formulation, or model fitting procedure was found. However, a 2-parameter Näslund and Curtis function provided satisfactory fit in most datasets for the plot-specific H–D relationship. Model fitting and height imputation procedures developed for this study are provided in an R-package for later use.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».