A linear regression method for tree canopy height estimation using airborne lidar data
Notice bibliographique
Résumé
Tree canopy height is one of the most fundamental measurements in forest inventory and is a critical variable in the quantitative assessment of tree (or stand) volume, forest biomass, carbon stocks, growth, and site productivity. In this study, we analyzed two traditional methods for tree canopy height estimation and designed a new linear regression method for improved tree canopy height estimation using airborne light detection and ranging (lidar) data. Examples of two typical crown shapes were used, and theoretical analysis was performed on simulated datasets with varying crown shape, unit penetrability, and laser-missed canopy layer(s). The final result derived from the simulated lidar data illustrates that the linear regression method can improve canopy height estimation. This method was also applied to lidar data covering a tall pine forest in Idaho, USA. An average error of 0.51 m was obtained from a comparison of the lidar-derived tree canopy heights and 79 field measurements. This error was also compared with the estimation error resulting from the use of two traditional methods. Results indicate our method produced more accurate tree canopy height estimates, with a mean error and root mean square error (RMSE) ranging between 25% and 50% lower than those from the two traditional methods.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».