Integration of GLAS and Landsat TM data for aboveground biomass estimation
Notice bibliographique
Résumé
Current regional aboveground biomass estimation techniques, such as those that require extensive fieldwork or airborne light detection and ranging (lidar) data for validation, are time and cost intensive. The use of freely available satellite-based data for carbon stock estimation mitigates both the cost and the spatial limitations of field-based techniques. Spaceborne lidar data have been demonstrated as useful for aboveground biomass (AGBM) estimation over a wide range of biomass values and forest types. However, the application of these data is limited because of their spatially discrete nature. Spaceborne multispectral sensors have been used extensively to estimate AGBM, but these methods have been demonstrated as inappropriate for forest structure characterization in high-biomass mature forests. This study uses an integration of ICESat Geospatial Laser Altimeter System (GLAS) lidar and Landsat data to develop methods to estimate AGBM in an area of south-central British Columbia, Canada. We compare estimates with a reliable AGBM map of the area derived from high-resolution airborne lidar data to assess the accuracy of satellite-based AGBM estimates. Further, we use the airborne lidar dataset in combination with forest inventory data to explore the relationship between model error and canopy height, AGBM, stand age, canopy rugosity, mean diameter at breast height (DBH), canopy cover, terrain slope, and dominant species type. GLAS AGBM models were shown to reliably estimate AGBM (R2 = 0.77) over a range of biomass conditions. A partial least squares AGBM model using Landsat input data to estimate AGBM (derived from GLAS) had an R2 of 0.60 and was found to underestimate AGBM by an average of 26 Mg/ha per pixel when applied to areas outside of the GLAS transect. This study demonstrates that Landsat and GLAS data integration are most useful for forests with less than 120 Mg/ha of AGBM, less than 60 years of age, and less than 60% canopy cover. These techniques have high associated error when applied to areas with greater than 200 Mg/ha of AGBM.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».