Forecasting Forest Inventory Using Imputed Tree Lists for LiDAR Grid Cells and a Tree-List Growth Model
Notice bibliographique
Résumé
A method to forecast forest inventory variables derived from light detection and ranging (LiDAR) would increase the usefulness of such data in future forest management. We evaluated the accuracy of forecasted inventory from imputed tree lists for LiDAR grid cells (20 × 20 m) in spruce (Picea sp.) plantations and tree growth predicted using a locally calibrated tree-list growth model. Tree lists were imputed by matching measurements from a library of sample plots with grid cells based on planted species and the smallest sum of squared difference between six inventory variables. Total and merchantable basal area, total and merchantable volume, Lorey’s height, and quadratic mean diameter increments predicted using imputed tree lists were highly correlated (0.75–0.86) with those from measured tree lists in 98 validation plots. Percent root mean squared error ranged from 12.8–49.0% but was much lower (4.9–13.5%) for plots with ≤10% LiDAR-derived error for all plot-matched variables. When compared with volumes from 15 blocks harvested 3–5 years after LiDAR acquisition, average forecasted volume differed by only 1.5%. To demonstrate the novel application of this method for operational management decisions, annual commercial thinning was planned at grid-cell resolution from 2018–2020 using forecasted inventory variables and commercial thinning eligibility rules.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».