Unmanned aerial systems for precision forest inventory purposes: A review and case study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned Aerial Systems (UAS) are capable of improving the efficiency of acquisition and providing fine spatial scale data for sustainable resource management. In this paper we begin by describing differences between UAS airframes, their successes and limitations, and list contemporary research applications. UAS compatible sensor technologies are discussed, including passive and active sensors. Finally, we detail a case study where UAS updated an Enhanced Forest Inventory (EFI) for a study area in interior British Columbia. Airborne Laser Scanning (ALS) from 2013 and Digital Aerial Photogrammetric (DAP) point clouds acquired using a UAS from 2015 were used to estimate individual tree height and volume increments. A total of 246 trees were detected using Canopy Height Models (CHMs) with 70% of these trees being matched in the ALS and DAP data sets. Mean tree growth between 2013 and 2015 from the CHM and 95th percentile of height (P95) was estimated at 0.68 ± 0.05 and 0.50 m ± 0.05 m, respectively. Similarly, mean gross tree volume increments (m3) were computed as 0.05 m3 ± 0.005 m3 and 0.03 m3 ± 0.005 m3 for the CHM and P95, respectively. The results indicate that information from UAS-DAP point clouds can generate spatially and temporally accurate inventories and have potential to inform a number of sustainable forest management activities.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle