Utilizing accurately positioned harvester data: modelling forest volume with airborne laser scanning
Notice bibliographique
Résumé
Modern cut-to-length harvesters are recording information about each harvested tree, and with accurate positioning, this information can be used as field reference data, replacing manually measured reference data. In the present study, models developed from accurately positioned harvester data were compared with a reference model. A set of ∼55 000 accurately positioned trees was used as the basis for a division into 792 reference plots of 400 m 2 each. A set of manually measured field plots was used for validation. Regression models were developed based on the relationship between airborne laser scanning data and the reference plot volumes. Separate models were developed for two strata: medium and high site productivity. Several modelling methods were compared, including nonparametric models; at the plot level, predictions for the validation dataset yielded RMSEs of 32%–60% for the medium productivity stratum and 19%–22% for the high productivity stratum. A reference model was fitted to the manually measured validation data in each stratum, and RMSEs of 45% and 25% were obtained for the medium and high productivity strata, respectively. The results show that the models based on the harvester data yield prediction errors at the same level as the reference model.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».