ASSESSMENT OF SUB-CANOPY STRUCTURE IN A COMPLEX CONIFEROUS FOREST
Notice bibliographique
Résumé
LiDAR technology emits narrow beams of laser light that are able to exploit gaps in the forest canopy and detect sub-canopy surfaces. In this study, we explore the potential o f airborne LiDAR to quantify understorey vegetation cover in a dense and structurally diverse conifer forest on Vancouver Is land, British Columbia, Canada. The cover of unders torey vegetation, defined below an arbitrary height threshold of 4 m, was rec orded in the field both horizontally and vertically at 12 plots for comparison with LiDAR data. Results showed significant relationship s between field and LiDAR-based estimates of understorey vegetation cover at both the plot (30 x 30 m area, r 2 = 0.87) and sub-plot scale (15 x 15 m areas, n = 4 per plot, r 2 = 0.68) (p < 0.05). In addition, the variability (coefficient of variation) of understor ey vegetation cover estimated in the field and with LiDAR data was found to be significantly correlated (r 2 =0.88, p < 0.001). Overall, this work suggests that small-footprint LiDAR is sensitive to large changes in understorey vegetation cover which can benefit key forestry applications at the landscape scale such a s examining stand regeneration success.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».