Forest structure estimation and pattern exploration from discrete-return lidar in subalpine forests of the central Rockies
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the relative ability of simple light detection and ranging (lidar) indices (i.e., mean and maximum heights) and statistically derived canonical correlation analysis (CCA) variables attained from discrete-return lidar to estimate forest structure and forest biomass variables for three temperate subalpine forest sites. Both lidar and CCA explanatory variables performed well with lidar models having slightly higher explained variance and lower root mean square error. Adjusted R2 values were 0.93 and 0.93 for mean height, 0.74 and 0.73 for leaf area index, and 0.93 and 0.85 for all carbon in live biomass for the lidar and CCA explanatory regression models, respectively. The CCA results indicate that the primary source of variability in canopy structure is related to forest height, biomass, and total leaf area, and the second most important source of variability is related to the amount of midstory foliage and tree density. When stand age is graphed as a function of individual plot scores for canonicals one and two, there is a clear relationship with stand age and the development of stand structure. Lidar-derived biomass and related estimates developed in this work will be used to parameterize decision-support tools for analysis of carbon cycle impacts as part of the North American Carbon Program.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».