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Enregistrement W2967537381 · doi:10.1007/s13595-019-0852-9

The utility of terrestrial photogrammetry for assessment of tree volume and taper in boreal mixedwood forests

2019· article· en· W2967537381 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAnnals of Forest Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensCanadian Wood CouncilAlberta Ministry of Agriculture and ForestryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésPhotogrammetryPinus contortaPoint cloudTaigaAbies balsameaForest inventoryEnvironmental scienceContext (archaeology)Remote sensingBorealVolume (thermodynamics)Tree (set theory)ForestryForest managementGeographyBalsamEcologyAgroforestryMathematicsComputer scienceBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Key Message This study showed that digital terrestrial photogrammetry is able to produce accurate estimates of stem volume and diameter across a range of species and tree sizes that showed strong correspondence when compared with traditional inventory techniques. This paper demonstrates the utility of the technology for characterizing trees in complex habitats such as boreal mixedwood forests. Context Accurate knowledge of tree stem taper and volume are key components of forest inventories to manage and study forest resources. Recent developments have seen the increasing use of ground-based point clouds, including from digital terrestrial photogrammetry (DTP), to provide accurate estimates of these key forest attributes. Aims In this study, we evaluated the utility of DTP based on a small set of photos (12 per tree) for estimating stem volume and taper on a set of 15 trees from 6 different species ( Populus tremuloides , Picea glauca , Pinus contorta latifolia , Betula papyrifera , Picea mariana , Abies balsamea) in a boreal mixedwood forest in Alberta, Canada. Methods We constructed accurate photogrammetric point clouds and derived taper and volume from three point cloud–based methods, which were then compared with estimates from conventional, field-based measurements. All methods were evaluated for their accuracy based on field-measured taper and volume of felled trees. Results Of the methods tested, we found that the point cloud–derived diameters in a taper curve matching approach performed the best at estimating diameters at the lowest parts of the stem (< 30% of total tree height), while using known DBH and height provided more accurate estimates for the upper parts of the stem (> 50% of total height). Using the field-measured DBH and height as inputs to calculate stem volume yielded the most accurate predictions; however, these were not significantly different from the best point cloud-based estimates. Conclusion The methodology confirmed that using a small set of photographs provided accurate estimates of individual tree DBH, taper, and volume across a range of species and size gradients (10.8–40.4 cm DBH).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle