A fast and reliable method for the delineation of tree crown outlines for the computation of crown openness values and other crown parameters
Notice bibliographique
Résumé
Numerous crown parameters (e.g., leaf area index, diameter, height, volume) can be obtained via the analysis of tree crown photographs. In all cases, parameter values are functions of the position of the crown outline. However, no standardized method to delineate crowns exists. To explore the effect of different outlines on tree crown descriptors, in this case crown openness (CO), and facilitate the adoption of a standard method free of user bias, we developed the program Crown Delineator that automatically delineates any outline around tree crowns following predetermined sensibility settings. We used different outlines to analyze tree CO in contrasting settings: using saplings from four species in young boreal mixedwood forests and medium-sized hybrid poplar trees from a low-density plantation. In both cases, the estimated CO increases when calculated from a looser outline, which had a strong influence on understory available light simulations using a forest simulator. These results demonstrate that the method used to trace crown outlines is an important step in the determination of CO values. We provide a much-needed computer-assisted solution to help standardize this procedure, which can also be used in many other situations in which the delineation of tree crowns is needed (e.g., competition and crown shyness).
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».