Determining Forest Structural Attributes Using an Inverted Geometrical-Optical Model
Notice bibliographique
Résumé
The Montreal Process indicators are intended to provide a common framework for assessing and reviewing progress toward sustainable forest management. There is a need for techniques using available remotely sensed data to evaluate these indicators. This project investigated the potential of a combined Geometrical-Optical/spectral mixture analysis model for forest assessment mapping of the Montreal Process age class and successional stage indicators at a regional scale using Landsat Thematic Mapper data. The project location is an area of eucalyptus forest in Emu Creek State Forest, Southeast Queensland. A quantitative model relating the spectral reflectance of a forest to the illumination geometry, slope and aspect of the terrain surface and the size, shape and density of the trees has been developed. This combined model exploits both the spectral and spatial variance in a digital multispectral image to uncover biophysical information. In the case of the model developed, estimates derived were of crown-cover projection, tree density and canopy size. Inversion of this model necessitated the use of spectral mixture analysis to recover subpixel information on the fractional extent of ground scene elements. The spectral mixture analysis utilised information on the spectral characteristics of individual ground scene elements (such as sunlit canopy, shaded canopy, sunlit background and shaded background) and assumptions about their spectral and spatial interactions. Explicit formulations of both Geometrical-Optical and spectral unmixing models allowed the effects of input parameter perturbations to be quantitatively determined in a sensitivity analysis. By applying knowledge of the main controlling factors, the sensitivity analysis allowed improved allocation of resources to maximise the predictive accuracy of the model. It was found that modelled estimates of crown cover projection, canopy size and tree densities had significant agreement with field and air photo interpreted estimates, however, the accuracy of the successional stage classification was limited. The results obtained highlight the potential for future integration of high and moderate spatial resolution imaging sensors for monitoring forest structure and condition.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».