Comparison of approaches for estimating individual tree height–diameter relationships in the Acadian forest region
Notice bibliographique
Résumé
Tree height can be a time-consuming measurement to obtain accurately in the field. Thus, height–diameter equations are frequently used to minimize costs associated with inventories and to reduce problems associated with height measurement errors. In this analysis, we compare three methods for estimating height from diameter data for a variety of species: (1) a nonlinear mixed-effects (NLME) model; (2) k nearest neighbour (KNN) imputation; and (3) a copula model. Predicted height values were compared with field height measurements for 922 trees across 24 species using paired point-wise and distribution-based goodness-of-fit criteria. All approaches performed very well, with the NLME and KNN imputation having better point-wise goodness-of-fit measures. Copula models, although generally poorer in terms of the paired point-wise goodness-of-fit, adequately predicted height values, maintained variances observed in field data, and showed the least loss of functionality when applied to species with sparse data or data with atypical parameters. Overall, the copula approach is flexible and may be more appropriate for estimating heights where paired point estimate accuracy is less important such as for tree lists that are subsequently used as inputs into growth and yield models.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».