Comparison of wood volume estimates of young trees from terrestrial laser scan data
Notice bibliographique
Résumé
Many analyses in ecology and forestry require wood volume estimates of trees. However, non-destructive measurements are not straightforward because trees are differing in their three-dimensional structures and shapes. In this paper we compared three methods (one voxel-based and two cylinder-based methods) for wood volume calculation of trees from point clouds obtained by terrestrial laser scanning. We analysed a total of 24 young trees, composed of four different species ranging between 1.79 m to 7.96 m in height, comparing the derived volume estimates from the point clouds with xylometric reference volumes for each tree. We found that both voxel- and cylinder-based approaches are able to compute wood volumes with an average accuracy above 90% when compared to reference volumes. The best results were achieved with the voxel-based method (r2 = 0.98). Cylinder-model based methods (r2 = 0.90 and 0.92 respectively) did perform slightly less well but offer valuable additional opportunities to analyse structural parameters for each tree. We found that the error of volume estimates from point clouds are strongly species-specific. Therefore, species-specific parameter sets for point-cloud based wood volume estimation methods are required for more robust estimates across a number of tree species.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».