Measuring individual tree height using a combination of stereophotogrammetry and lidar
Notice bibliographique
Résumé
Photogrammetric methods using parallaxes can be employed to measure tree heights on aerial photographs. Because it is often impossible to measure ground elevation near trees growing in dense forests, such height measurements remain prone to error. Our objective was to solve this problem by combining a stereomodel and a digital terrain model (DTM) produced by an airborne-scanning system that uses light detection and ranging (lidar). A stereopair of scanned aerial photographs was first registered to a lidar DTM. The elevation of the apex of 202 Thuja occidentalis (L.) individuals was measured by an observer on a digital photogrammetric workstation. The tree base elevations were read from the lidar DTM and subtracted from the corresponding apex elevations to calculate individual tree heights. These were then compared with the heights measured in the field. The average photo-lidar bias was 0.59 m, and the average deviation of 1.01 m decreased to 0.88 m when the bias was removed. It was demonstrated that the photographic clearness of the tree apices influences the height error, while the density of the lidar echoes under the forest canopy does not. Using this method, retrospective studies of changes in tree height become feasible by using archived aerial photographs and recent lidar DTMs.
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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 | 0,000 | 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 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 ».