Using airborne and ground-based ranging lidar to measure canopy structure in Australian forests
Notice bibliographique
Résumé
Airborne and ground-based lidars are useful tools to probe the structure of forest canopies. Such information is not readily available from other remote sensing methods but is essential for modern forest inventory in which growth models and ecological assessment are becoming increasingly important. This study was undertaken to investigate the capacity of current airborne and ground-based ranging systems to provide data from which useful forest inventory parameters can be derived. Additional data collected included standard forest inventory, hemispherical photography, and optical point-quadrat sampling. Four contrasting study sites were established within an existing study area in the Bago and Maragle State Forests, New South Wales, Australia. A simple and standard set of models was fitted to the data to establish consistency between methods and current practice. Methods to reduce the bias induced by interaction of the size of the airborne laser scanner (ALS) footprint and thresholding used in ranging systems are demonstrated by the use of first and last returns and the intensity of the returns. A measure analogous to predominant height was calculated from an average of a number of the highest ALS returns within an area. This estimate agreed with field measured predominant heights within the uncertainty of the measurements. Data from a ground-based scanning rangefinder system were used to model leaf area index (LAI). These LAI estimates coincided with those from hemispherical canopy photographs. The validation work presented in this paper justifies further development of the instrumentation and analyses to combine results from multi-angular systems with data from airborne systems to alleviate some of the problems associated with the vertical view. Current laser ranging systems can be used to derive canopy structural parameters such as height, cover, and foliage profile provided information based on multiple returns or the intensity of returns is used to minimize the bias induced by the size of the footprint and the detection threshold.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».