A simple area-based model for predicting airborne LiDAR first returns from stem diameter distributions: an example study in an uneven-aged, mixed temperate forest
Notice bibliographique
Résumé
Tree size distributions are of fundamental importance in forestry. Airborne laser scanning (i.e., light detection and ranging, LiDAR) provides high-resolution information on canopy structure and may have potential as a tool for mapping and monitoring tree stem diameter distributions across forest landscapes. We present an area-based allometric model (with three levels of species specificity) that links ground-based plot data to the height distribution of LiDAR first returns, demonstrating the approach with survey data from a mixed, uneven-aged forest in central Ontario, Canada. Our model translates stem diameters into estimates of exposed crown area within 1 m height intervals; we then compared those estimates with the height distribution of LiDAR first returns. This basic approach gave reasonable goodness of fits (root mean squared error = 32%), but accuracy was improved by adding mechanistic features (root mean squared error = 17%) to adjust crown shapes and crown permeability and allow for crown overlap and gaps. The model showed no bias in predicting LiDAR returns in the mid to upper canopy (18–30 m) but tended to underestimate the returns from the understory level (2–8 m) and overestimate returns from the ground level and lower canopy (8–18 m). Our model represents an important contribution towards the remote mapping of tree size distributions by showing that LiDAR first returns can be accurately predicted from standard plot data via the inclusion of a few fundamental canopy properties.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».