Updating residual stem volume estimates using ALS- and UAV-acquired stereo-photogrammetric point clouds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To improve precision management and the cost effectiveness of forest practices, we investigate a pre-harvest airborne laser scanning (ALS) forest inventory with an unmanned aerial vehicle (UAV) acquired post-harvest digital aerial photogrammetry (DAP) inventory to identify the location and residual volume of stands following selection harvesting. ALS data and field measurements collected pre-harvest in 2013 (T1) and UAV imagery collected post-harvest in 2015 (T2) were processed to produce analogous point clouds of the study area near Williams Lake, British Columbia, Canada. Tree height, diameter at breast height (DBH), and species were recorded from systematically located variable radius plots subsequent to ALS and DAP collection. Point cloud metrics and field measurements from each data set were used to create T1 ALS and T2 DAP predictive volume models. Direct and indirect volume change estimates were created from the difference between T1 ALS and T2 DAP model results. The estimated root mean square error (RMSE) for volume was 17.34% and 18.50% for the 2013 ALS and 2015 DAP models, respectively. The indirect and direct models predicting volume change produced errors of 16.65% and 86.56%, respectively. Results achieved from ALS and DAP models indicate strong potential for inventories generated using UAV-acquired DAP to estimate the quantity and location of residual volume after harvest operations, and could be applied in tandem to act as a semi-automated inventory cycling method to improve operational efficiency and cost effectiveness in Canadian forest management.
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.
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 découle