Airborne lidar as a powerful new technology for operational forest inventories and sustainable forest management
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the structure and function of forest ecosystems and their interactions with other natural systems at stand, landscape and global scales is fundamental to the development of sustainable forest management practices in British Columbia. In the forests of northwestern North America, forest structure has become a key focus of research because of its significance for timber production, biodiversity, and ecosystem function. Forest structure can be more directly addressed by silvicultural prescriptions and regulatory policy than any other aspect of stand ecology and thus has become a strong management focus as well. This FII-funded research project was designed to address two main questions related to the measurement and management of forest stand structure in BC forests: (1) Can lidar remote sensing be used to improve the quality, timeliness, and cost-effectiveness of traditional forest inventories, and (2) Can this technology facilitate the collection of other more ecologically relevant stand attributes that support long-term ecological monitoring and sustainable forest management? The research reported here was undertaken within the Coastal Western Hemlock (CWH) biogeoclimatic zone on southeastern Vancouver Island; however, findings from this study could be easily adapted for use in other forested regions of BC. The inventory component of this research was conducted on private lands owned by Weyerhaeuser BC Coastal Group, while the northern part of the Sooke Lake watershed was the focus of study for research on stand structural diversity. Preliminary results indicate that lidar data are extremely rich in all kinds of biophysical information related to vertical and horizontal canopy structure, as well as the geometry of the underlying terrain surface. Our research has resulted in the development of a number of promising new techniques for extracting attributes of forest structure from lidar data. First, an individual-tree and virtual prismsampling approach was used to measure standard inventory variables (i.e., stem density, basal area, and volume) at the plot, stand, and land-holdings level. Second, lacunarity analysis has shown significant potential for quantifying the fine-scale spatial heterogeneity of forest stands, and may therefore find direct application in the design of variable retention harvesting prescriptions, detailed habitat mapping, and old-growth surveys. In theory, these quantitative estimates of spatial heterogeneity also have the potential to significantly improve the predictive strength of traditional height-based (quantile) estimators currently used in lidar studies. More detailed findings from this study will be available as a Ph.D. dissertation, Master’s thesis, and journal publications by late fall 2004.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».