Automated individual tree crown delineation from LIDAR data using morphological techniques
Notice bibliographique
Résumé
In current tree crown delineation from LiDAR data, treetops and 3D geometric shapes of tree crowns are frequently extracted from LiDAR-derived Crown Height Model (CHM) and used as references to localize and delineate crowns. However, it is difficult to detect deciduous treetops and delineate deciduous tree crowns. The 3D shape of a crown, which can be derived from CHM, may be taken as a half ellipsoid, and any horizontal slice of the ellipsoid contains the treetop and indicates not only the location but also the spatial extent of the crown. Based on such slices, a novel multi-scale method for individual tree crown delineation from CHM was proposed in this study. This method consists mainly of two steps: (1) morphologically open the CHM over the scale range of target tree crowns; and (2) take local maxima within each resulting opened CHM as the horizontal slices of target crowns at the corresponding scale level and integrate all the slices within the scale range together to represent the spatial distribution of target crowns. In an experiment on CHMs over two natural closed canopy forests in Ontario, Canada, the proposed method accurately delineated the majority of the tree crowns from closed canopy forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».