A Monte Carlo appraisal of tree abundance and stand basal area estimation in forest inventories based on terrestrial laser scanning
Notice bibliographique
Résumé
Non-detection of trees is an important issue when using single-scan TLS in forest inventories. A hybrid inference approach is adopted. Quoting from distance sampling, a detection function is assumed, so that the inclusion probability of each tree included within each plot can be determined. A simulation study is performed to compare the TLS-based estimators corrected and uncorrected for non-detection with the Horvitz–Thompson estimator based on conventional plot sampling, in which all the trees within plots are recorded. Results show that single-scan TLS provides more efficient estimators with respect to those provided by the conventional plot sampling in the case of low-density forests when no distance sampling correction is performed. In low-density forests, uncorrected estimators lead to a small bias (1%–6%), increasing with plot size. Therefore, care must be taken in enlarging the plot radius too much. The bias increases in forests with clustered spatial structures and in dense forests, where the bias levels (30%–50%) deteriorate the performance of uncorrected estimators. Even if the bias-corrected estimators prove to be effective in reducing the bias (below 15%), these reductions are not sufficient to outperform conventional plot sampling. Therefore, there is no convenience in using TLS-based estimation in high-density forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».