Prediction of Diameter Distributions with Multimodal Models Using LiDAR Data in Subtropical Planted Forests
Notice bibliographique
Résumé
Tree diameter distributions are essential for the calculation of stem volume and biomass, as well as simulation of growth and yield and to understand timber assortments. Accurate and reliable prediction of tree diameter distributions is critical for optimizing forest structure compositions, scheduling silvicultural operations and promoting sustainable management. In this study, we investigated the potential of airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) data for predicting tree diameter distributions using a bimodal finite mixture model (FMM) and a multimodal k-nearest neighbor (KNN) model (compared to the unimodal Weibull model (UWM)) over a subtropical planted forest in southern China. To do so, we first evaluated the capability of various LiDAR predictions (i.e., the bimodality coefficient (BC) and Lorenz-based indicators) to stratify forest structural types into unimodal and multimodal stands. Once the best LiDAR prediction for the differentiation was determined, the parameters of UWM (in non-specific and species-specific models) and FMM (in structure-specific models) were estimated by LiDAR-derived metrics and the tree diameter distributions of stands were generated by the estimated LiDAR parameters. When KNN was applied for constructing diameter distributions, optimal KNN strategies, including number of neighbors k, response configurations and imputation methods (i.e., Most Similar Neighbor (MSN) and Random Forest (RF)) for different species were heuristically determined. Finally, the predictive performance of estimated LiDAR the parameters of UWM, FMM and KNN for predicting diameter distributions were assessed. The results showed that LiDAR-predicted Lorenz-based indicators performed best for differentiation. Parameters of UWM and FMM were predicted well and the species-specific models had higher accuracies than the non-specific models. Overall, RF imputation from KNN with an optimal response set (i.e., DBH) were was stable than MSN imputation when k = 5 neighbors. In addition, the inclusion of bimodal FMM for differentiated all plots generally produced a more accurate result (Mean eR = 40.85, Mean eP = 0.20) than multimodal KNN (Mean eR = 52.19, Mean eP = 0.26), whereas the UWM produced the lowest performance (Mean eR = 52.31, Mean eP = 0.26). This study demonstrated the benefits of multimodal models with LiDAR for estimating diameter distributions for supporting forest inventory and sustainable forest management in subtropical planted forests.
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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)
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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 ».