Canopy Cover Estimation from Landsat Images: Understory Impact onTop-of-canopy Reflectance in a Northern Hardwood Forest
Notice bibliographique
Résumé
In northern hardwood forests, light availability is considered to be the main factor limiting seedling and sapling growth. However, field measurement of this variable is time-consuming. To address this issue, we developed random forest regression models to estimate canopy cover from a Landsat 8 OLI image of a northern hardwood forest in northwestern New Brunswick, Canada. We then assessed the accuracy of model predictions with a canopy height model (CHM) derived from LiDAR data. We selected 2 threshold heights (1.3 and 5 m) to distinguish the understory from the overstory and to determine the impact of the understory on top-of-canopy reflectance. Our results show that the understory influenced top-of-canopy reflectance and that a 1.3 m height threshold provided the most accurate estimation of canopy cover. In contrast with studies conducted in softwood stands, we found no evidence that the shortwave infrared (SWIR1) band decreased the influence of the understory on top-of-canopy reflectance. In northern hardwood forests, the estimation of canopy characteristics, such as canopy cover and leaf area index, should be focused on the green band, as it was least influenced by understory vegetation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».