Characterizing streams and riparian areas with airborne laser scanning data
Notice bibliographique
Résumé
The established position and increasing availability of Airborne Laser Scanning (ALS) as an important source of information including forest inventory, allows additional applications to be developed when such data are already available. One key focus area for the application of ALS data is the assessment of riparian ecosystems, due to their critical role for providing, regulating and supporting important ecosystem services. ALS data provide detailed and accurate digital terrain models (DTMs) under forest canopy, which in turn enable the characterization of detailed stream networks, stream properties, and associated vegetation characteristics in adjacent riparian ecotones. In a complex Pacific Northwest coastal forest, we demonstrate how ALS point clouds can be used to map a stream network and characterize stream properties including stream order, width, gradient, sinuosity, and solar shading. Of relevance to regulatory and sustainability related elements of forest management, we demonstrate the use of these data to identify stream classes and related riparian zones, as well as the fish-bearing potential of the stream. The total length of identified streams was 6421.8 km, of which 55% were of the lowest order streams. The median stream gradient was 16.4% with median stream width varying between 0.58 and 19.67 m for the smallest to largest streams respectively. Stream class and fish bearing potential were evaluated using independent data, with overall accuracies of 61.0% for stream class and 82.9% for fish-bearing potential. The median of stand height, canopy cover, and stand vertical variability within riparian management areas was 19.8 m, 88.6%, and 68%, respectively, and in general did not vary across stream orders. The majority of streams (74.4%) were not accessible for anadromous fish. For fish-bearing streams, we found that only 0.2% had a mean stand height < 2 m, while 2.4% had canopy cover of < 20%, and only 7.3% received < 10 h of shade. The ALS data thus enabled a holistic characterization of riparian ecotones, providing useful information on both stream and vegetation properties that can support sustainable forest management, inform on erosion risk, and become a foundation for the quantification of ecosystem goods and services.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».