The development of allometric systems of equations for compatible area-based LiDAR-assisted estimation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Light detection and ranging (LiDAR) is used to estimate tree, stand and forest characteristics across large geographic areas. In most analyses, several independent LiDAR-based allometric equations are built to predict various forest attributes. When each forest attribute is estimated independently, there is potential for predictions of forest attributes that are not mathematically or biologically consistent. Combined allometric equations can be considered a system of equations describing the stand structure. Mathematically compatible and biologically meaningful estimates can be derived by estimating key structural variables and solving for other components, rather than estimating each forest attribute separately and independently. In this study, we propose the development of a system of allometric equations describing the relationship between volume per unit area, Lorey’s average height, basal area, quadratic mean diameter (QMD) and density. The system of allometric equations is derived from extensive field data. Key structural attributes are predicted using LiDAR metrics, and the remaining structural variables are solved for using the system of allometric equations. Predictions of structural attributes from the system of allometric equations are compared with predictions from independent LiDAR-derived prediction equations. Results showed that applying the systems approach can provide reasonable and compatible estimates with lower required sample sizes, especially when multiple attributes need to be considered simultaneously. Testing the portability of the systems approach in more complex stand structures and across different LiDAR acquisitions will be required in the future.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».