Assessing Precision in Conventional Field Measurements of Individual Tree Attributes
Notice bibliographique
Résumé
Forest resource information has a hierarchical structure: individual tree attributes are summed at the plot level and then in turn, plot-level estimates are used to derive stand or large-area estimates of forest resources. Due to this hierarchy, it is imperative that individual tree attributes are measured with accuracy and precision. With the widespread use of different measurement tools, it is also important to understand the expected degree of precision associated with these measurements. The most prevalent tree attributes measured in the field are tree species, stem diameter-at-breast-height (dbh), and tree height. For dbh and height, the most commonly used measuring devices are calipers and clinometers, respectively. The aim of our study was to characterize the precision of individual tree dbh and height measurements in boreal forest conditions when using calipers and clinometers. The data consisted of 319 sample trees at a study area in Evo, southern Finland. The sample trees were measured independently by four trained mensurationists. The standard deviation in tree dbh and height measurements was 0.3 cm (1.5%) and 0.5 m (2.9%), respectively. Precision was also assessed by tree species and tree size classes; however, there were no statistically significant differences between the mensurationists for dbh or height measurements. Our study offers insights into the expected precision of tree dbh and height as measured with the most commonly used devices. These results are important when using sample plot data in forest inventory applications, especially now, at a time when new tree attribute measurement techniques based on remote sensing are being developed and compared to the conventional caliper and clinometer measurements.
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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 | 0,021 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».