Method to Reduce the Bias on Digital Terrain Model and Canopy Height Model from LiDAR Data
Notice bibliographique
Résumé
Underestimation of LiDAR heights is widely known but has never been evaluated for several sensors and for diverse types of ecological conditions. This underestimation is mainly linked to the probability of the pulse to reach the ground and the top of vegetation. Main causes of this underestimation are pulse density, pattern of scan (sensors), scan angles, specific contract parameters (flying altitude, pulse repetition frequency) and characteristics of the territory (slopes, stand density and species composition). This study, carried out at a resolution of 1 × 1 m, first assessed the possibility of making an adjustment model to correct the bias of the digital terrain model (DTM), and then proposed a global adjustment model to correct the bias on the canopy height model (CHM). For this study, the bias of both DTM and CHM were calculated by subtracting two LiDAR datasets: high-density pixels with 21 pulses/m² (first return) and more (DTM or CHM reference value pixels) and low-density pixels (DTM or CHM value to correct). After preliminary analyses, it was concluded that the DTM did not need specific adjustment. In contrast, the CHM needed adjustments. Among the variables studied, three were selected for the final CHM adjustment model: the maximum height of the pixel (H2Corr); the density of first returns by m2 (D_first); and the standard deviation of nine maximum heights of the neighborhood cells (H_STD9). The modeling occurred in three steps. The first two steps enabled the determination of significant variables and the shape of the equation to be defined (linear mixed model and non-linear model). The third step made it possible to propose an empirical equation using a non-linear mixed model that can be applied to a 1 × 1 m CHM. The CHM underestimation correction could be used for a preliminary step to several uses of the CHM such as volume calculation, forest growth models or multi-temporal analysis.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».