Notice bibliographique
Résumé
Coarse woody debris (CWD) are vital components of forested environments, affecting the physical structure and biochemistry of forests, supplying habitats, nutrients and food for many organisms. Additionally, CWD is an especially important element in boreal forest management in Alberta, Canada. Large quantities of CWD can configure a fire hazard, whereas moderate quantities of CWD in linear disturbances can aid newly planted seedlings to survive and hinder the hunting effectiveness of predators of endangered caribou herds. Forest managers and ecologists can benefit from large-scale high-accuracy quantitative mapping of CWD in complex boreal environments. This thesis represents the first high-resolution remote sensing study of CWD within the context of Alberta’s boreal forest. The research conducted here tested the effectiveness of a geographical object-based image analysis (GEOBIA) workflow with random forest classification for mapping CWD logs and snags in a 4300-hectare study area in northeastern Alberta, Canada. Additionally, zero-adjusted models were selected for accurate estimation of CWD volume in the study area using Akaike’s information criterion. The developed models successfully mapped (up to 93.4% completeness and 94.5% correctness) and estimated volume of CWD (0.623 R2, 0.224 RMSE) with good accuracies. Light detection and ranging (LiDAR) data improved the distinction between logs and snags in CWD maps (~6% better distinction; significant at α 0.05), and multispectral LiDAR data improved the estimation of CWD volume occluded by superimposed vegetation (~ 0.1 higher R2 and ~0.018 lower RMSE). Models developed in a calibration area could be applied to a verification area 4 km distant from all training data without substantial differences in accuracy (average 9% drop in mapping accuracy, no decrease in R2 or increase in RMSE when estimating volume). Given the potential of emerging multispectral LiDAR technologies, it is likely that future improvements to sensors will make ever more accurate CWD predictions possible. Site managers, as well as ecologists and foresters interested in studying the spatiality of CWD can make use of the developed workflows to obtain accurate and extensive map products in forested areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».