Updating residual stem volume estimates using ALS- and UAV-acquired stereo-photogrammetric point clouds
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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».