The effects of sample plot selection strategy and the number of sample plots on inoptimality losses in forest management planning based on airborne laser scanning data
Notice bibliographique
Résumé
In forest management planning, errors in predicted stand attributes might lead to suboptimal decisions that result in decreased net present value (NPV). Forest inventory data will have higher value if the amount of suboptimal decisions can be decreased. Therefore, the value of information can be measured through the decrease in inoptimality losses, which are the NPV differences between the optimal and suboptimal decisions. In this study, four alternative sample plot selection strategies with different numbers of sample plots were compared in terms of expected mean inoptimality losses. Stand-level mean inoptimality losses varied between €41.1·ha–1 and €80.7·ha−1, depending on the sample plot selection strategy and the number of sample plots used as training data in the k-nearest neighbors imputation method. Mean inoptimality losses decreased substantially when the number of sample plots increased from 25 to 100, and the decreasing trend continued until 500 sample plots. Total inoptimality losses can decrease by approximately €1 million in an inventory area of 100 000 ha when the number of sample plots is increased from 100 to 500. The measurement of more sample plots can be justified as long as the field measurement costs do not exceed the decrease in inoptimality losses.
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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 | 0,034 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».