On the relationship of fractal geometry and tree–stand metrics on point clouds derived from terrestrial laser scanning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fractals have been widely used to determine bifurcation patterns in trees or to analyse the homeostasis of the development of plants to different environments. In a few instances, fractals have been used to predict tree or stand metrics. Here, we explore the use of fractal geometry based on the voxel‐counting method (VC) to predict tree and stands metrics on point clouds derived from terrestrial laser scanning. This was explored using 189 leaf‐on and leaf‐off point clouds from seven databases around the world. Four metrics were estimated at the tree level: height, diameter at breast height, crown area and tree volume. At the stand level, artificial stands were created by adding trees to a given plot, and then the basal area, stand volume and area coverage by crowns were estimated. The VC was applied to trees or stands creating voxels of different volumes ( S ) while counting the number of voxels ( N ) required to fill it. Log–log relationships between N and 1/ S were used to estimate the fractal dimension ( d MB ) and the intercept MB . At the tree level, the intercept MB shows a stronger relationship with metrics for leaf‐on ( r 2 = 0.26‒0.90) and leaf‐off point clouds ( r 2 = 0.18‒0.87) than d MB ( r 2 < 0.34); however, d MB seems to describe better the complexity embedded within leaf‐on/leaf‐off point clouds. The predictions by the intercept MB are affected by the presence/absence of leaves, but less affected by the random effects of the databases. At the stand level, both fractal geometry parameters (intercept MB and d MB ) tend to predict the variability of stand metrics ( r 2 = 0.61‒0.98). The estimation of tree and stand metrics based on fractal geometry equations can be considered a fast approach for predicting irregular structures. Using fractals on point clouds also allows us to understand the structural complexity of how trees or stands occupy their 3D space. This complexity can be further used as a structural trait of trees or forest ecosystems. Fractal geometry equations can also help towards the development of large‐scale biomass maps at different ecosystems.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».