USING DISCRETE LASER PULSE RETURN INTENSITY TO MODEL CANOPY TRANSMITTANCE
Notice bibliographique
Résumé
Five comparable airborne lidar datasets were collected over a mixed wood site on five separate occasions throughout a single growing season to capture changing canopy transmittance conditions. Using the small footprint discrete pulse intensity return data, the vertical pulse power distribution was reconstructed for 30 plots each containing 5 digital hemispherical photo (DHP) stations. Canopy gap fraction was calculated for the 150 DHP images collected coincident with the lidar data and used as validation for overhead canopy transmittance. By modifying a Beer-Lambert approach, we relate the ratio of lidar intensity-based ground return power / total return power to the canopy gap fraction. The results are compared to the commonly cited and utilised ground-tototal returns ratio. It is found that for the mixed wood environment studied, a lidar intensity-based power distribution ratio provides a slightly higher coefficient of determination with DHP gap fraction (r 2 = 0.92) than does the often used ground-to-total return ratio approach (r 2 = 0.86). Moreover, if the intensity power distribution ratio is modified to account for two-way pulse transmission losses within the canopy, the model requires no calibration and provides a 1:1 estimate of the overhead (solar zenith) gap fraction. The premise of the study is that the interaction between forest canopy and laser pulses emitted from an airborne lidar (light detection and ranging) mapping system can be considered in some ways analogous to the interaction of direct beam solar radiation with canopy covered environments. We examine the reconstructed vertical pulse power distribution returned from a commercial small footprint discrete pulse airborne laser scanning system and relate properties of the distribution to canopy structural and radiative transfer characteristics. In particular, we compare published gap fraction (P) algorithms to new algorithms that utilize the return intensity information. From the algorithms tested we develop a non-parameterized quasi-physical model of the spatiotemporal variation in canopy gap fraction for a mixed forest landscape. For the purpose of this analysis we make the assumption that overhead gap fraction (P) and overhead transmittance (T) are equivalent.
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.
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) | 0,000 | 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 ».