LiDAR as an Advanced Remote Sensing Technology to Augment Ecosystem Classification and Mapping
Notice bibliographique
Résumé
Observing landscape patterns at various temporal and spatial scales is central to classifying and mapping ecosystems. Traditionally, ecosystem mapping is undertaken through a combination of fieldwork and aerial photography interpretation. These methods, however, are time-consuming, prone to subjectivity, and difficult to update. Light Detection and Ranging (LiDAR) is an advanced remote sensing technology that has rapidly increased in application in the past decade and has the potential to significantly increase and refine information content of ecosystem mapping, especially in the vertical dimension. LiDAR technology is therefore well-suited to providing detailed information on topography and vegetation structure and has considerable potential to be used for ecosystem classification and mapping. In this article, the potential to use LiDAR data to advance ecosystem mapping is examined. The current state of the science for using LiDAR data to classify and map key ecosystem attributes within an existing ecosystem mapping scheme is discussed by focusing on British Columbia Terrestrial Ecosystem Mapping and its associated Predictive Ecosystem Mapping. The article concludes by summarizing which components of ecosystem mapping and classification are best suited to the application of LiDAR data, followed by a discussion of the feasibility and future directions for mapping ecosystems with LiDAR technology.
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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 | 0,001 | 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 ».