Analysis of stand density effects on the stem form of Norway spruce trees and volume miscalculation by traditional form factor equations using terrestrial laser scanning (TLS)
Notice bibliographique
Résumé
Tree and stand volume estimates are relevant for forest inventories, forest sales, and carbon stock evaluations. Forest practice commonly uses generalized stem-wood volume functions; however, such generalized approaches neglect the stem form in detail. Hence, trees of a given species with the same diameter at breast height (d1.3) and height (h) are always assumed to have the same form factor and thus the same volume. This case study focused on stem form variation of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) due to competition effects. Using terrestrial laser scanning (TLS), we measured the stem shape of 868 trees from a long-term spacing and thinning experiment in Germany. The plots covered a broad density range. We analysed the effect of competition and compared the TLS-determined stem volume estimates with those determined conventionally. TLS-based volume estimations showed that the lower the competition was, the lower the tree volume was with a given d1.3 and h. Commonly used functions underestimated the volume stock overall by 4.2%, disregarding any levels. At plot level, underestimation varied from 0.7% to 7.0%. At tree level, the volume was under- and over-estimated by −10% to +10%, respectively. The more precise the examination was, the more suitable the application of TLS was for enhancing volume estimation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».