Models of 3D crown structure for Scots pine (<i>Pinus sylvestris</i>) and silver birch (<i>Betula pendula</i>) grown in mixed forest
Notice bibliographique
Résumé
The interplay between plant structure and functioning determines vital plant characteristics, such as the efficiency of light capture by the foliage, and thus continuous efforts have attempted to include plant architecture in plant growth models. We constructed two crown structure models enabling the generation of 3D trees using simple tree measurements as input for Scots pine ( Pinus sylvestris L.) and silver birch ( Betula pendula Roth.), boreal species growing in mixed stands. The data for the models were obtained from sample-based digitizing of 3D crown architecture accompanied by characterizations of stem, branch, and foliage volumes and biomass. A set of equations was used to predict local crown characteristics on the basis of local predictors and tree-level input variables such as tree height, crown height, diameter at breast height, and the degree of competition. The 3D tree model was realized within the LIGNUM tree modelling framework. Comparison with data showed that the model adequately predicts the distribution of biomass into different crown components as well as the distribution of foliage within the tree crowns. The applicability of the simulations is at its best when examining Scots pine and silver birch trees growing on medium fertile mixed stands in Finland.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».