Model-based inference for biomass estimation in a LiDAR sample survey in Hedmark County, NorwayThis article is one of a selection of papers from Extending Forest Inventory and Monitoring over Space and Time.
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
In forest inventories, regression models are often applied to predict quantities such as biomass at the level of sampling units. In this paper, we propose a model-based inference framework for combining sampling and model errors in the variance estimation. It was applied to airborne laser (LiDAR) data sets from Hedmark County, Norway, where the model error proportion of the total variance was found to be large for both scanning (airborne laser scanning) and profiling LiDAR when biomass was estimated. With profiling LiDAR, the model error variance component for the entire county was as large as 71% whereas for airborne laser scanning, it was 43% of the total variance. Partly, this reflects the better accuracy of the pixel-based regression models estimated from scanner data as compared with the models estimated from profiler data. The framework proposed in our study can be applied in all types of sample surveys where model-based predictions are made at the level of individual sampling units. Especially, it should be useful in cases where model-assisted inference cannot be applied due to the lack of a probability sample from the target population or due to problems of correctly matching observations of auxiliary and target variables.
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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 | 0,000 |
| 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