Modeling lidar waveforms with time‐dependent stochastic radiative transfer theory for remote estimations of forest structure
Notice bibliographique
Résumé
Large footprint waveform‐recording laser altimeters (lidars) have demonstrated a potential for accurate remote sensing of forest biomass and structure, important for regional and global climate studies. Currently, radiative transfer analyses of lidar data are based on the simplifying assumption that only single scattering contributes to the return signal, which may lead to errors in the modeling of the lower portions of recorded waveforms in the near‐infrared spectrum. In this study we apply time‐dependent stochastic radiative transfer (RT) theory to model the propagation of lidar pulses through forest canopies. A time‐dependent stochastic RT equation is formulated and solved numerically. Such an approach describes multiple scattering events, allows for realistic representation of forest structure including foliage clumping and gaps, simulates off‐nadir and multiangular observations, and has the potential to provide better approximations of return waveforms. The model was tested with field data from two conifer forest stands (southern old jack pine and southern old black spruce) in central Canada and two closed canopy deciduous forest stands (with overstory dominated by tulip poplar) in eastern Maryland. Model‐simulated signals were compared with waveforms recorded by the Scanning Lidar Imager of Canopies by Echo Recovery (SLICER) over these regions. Model simulations show good agreement with SLICER signals having a slow decay of the waveform. The analysis of the effects of multiple scattering shows that multiply scattered photons magnify the amplitude of the reflected signal, especially that originating from the lower portions of the canopy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».