Challenges of Multi-Temporal and Multi-Sensor Forest Growth Analyses in a Highly Disturbed Boreal Mixedwood Forests
Notice bibliographique
Résumé
Airborne laser scanning (ALS) and digital aerial photogrammetry (DAP) have both been demonstrated as reliable sources of information on forest stand inventory attributes. The increasing availability of both datasets provides a means for improving stand dynamics information over time; however, the cost of multi-temporal ALS can be prohibitive in some circumstances. As a result, a combination of ALS at an initial time step and subsequent updates using DAP has been proposed as a cost-effective alternative for maintaining forest inventories. In this study we used low density ALS and DAP point clouds acquired in 2007 and 2015, respectively, to quantify changes in forest structure, in a highly disturbed boreal mixedwood forest in Alberta, Canada. We examined the capacity of the two technologies to model changes in top height (H), volume (V), and basal area (BA) using both direct and indirect approaches for estimation. Results indicate that the proportion of explained variance (adjusted R2) for the models derived from the ALS (Time 1; T1) and DAP (Time 2; T2) data were highest for models predicting H at T1, and lowest for BA at T1 and T2 (R2 was 0.66–0.70). The indirect estimates of change in H, BA, and V were calculated by subtracting the T1 and T2 predictions. For the direct approach, separate regression models were developed that used the differences in point cloud metrics between T1 and T2 as predictors. Results indicated that the accuracy of the estimates generated using the indirect approach were markedly lower than the estimates generated using the direct approach, with especially poor results for ∆BA and ∆V. Best results were achieved for ∆H using the direct approach with an R2 coefficient of 0.65 and an root mean square error (RMSE)% of 190.06%. We found that the error associated with change estimates of H, BA and V increased with the increase or decrease in mortality. We conclude that forest managers should act carefully when applying the multi-temporal and multi-sensor analysis of forest growth if forest growth is slow and the level of mortality is high.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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)
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 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 ».