Close-range photogrammetry with spherical panoramas for mapping spatial location and measuring diameters of trees under forest canopies
Notice bibliographique
Résumé
Measurement of tree attributes is important to collect information for forest management. Close-range photogrammetry with spherical panoramas has seen very little development and applications compared with aerial photography. This study develops methods to extract azimuth, horizontal distance, diameter at breast height, and upper stem diameters of individual trees from spherical panoramas based on (i) the trigonometry principle (TRIGO), (ii) the TRIGO corrected for terrain slope (TRIGOSLP), and (iii) the pinhole camera model (PINHOLE). Twenty-three horizontal point sample plots were randomly established in plantations in Taiwan, for a sample size of 486 trees. Results showed that tree azimuth was accurately and precisely estimated. TRIGO performed the worst in accuracy and precision for all other tree attributes. TRIGOSLP improved the results of TRIGO but had large estimation errors. PINHOLE achieved the best overall precision for all other tree attributes but was slightly inaccurate for estimating upper stem diameters. PINHOLE requires approaching a tree to attach a target of known size but has the ability to extract an almost continuous set of upper stem diameters from the tree, which could improve estimation of tree volume. Thus, PINHOLE could potentially be an alternative measurement system for hard-to-measure tree attributes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».