Impact of stem lean on estimation of Douglas-fir (<i>Pseudotsuga menziesii</i>) diameter and volume using mobile lidar scans
Notice bibliographique
Résumé
The value of Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco), which is the predominant commercial species in the Pacific Northwest, depends on tree verticality; trees with the same dimensions can differ substantially in value due to lean. The objective of this study was to assess the impact of tree leaning on estimation of stem dimensions using high-density terrestrial mobile lidar point clouds. We estimated lean with two metrics: the horizontal distance between stem centers at 1.3 m and 18 m, and the mean of seven successive lean angles along the tree bole (at 1, 3, 5, 7, 10, 12, and 15 m). For modeling, we used four existing taper equations and three existing volume equations. For trees leaning >2°, we enhanced the existing volume models by including lean as a predictor. Because lean estimates depend on the distribution and number of points describing the stem, we found that including the distance from scanner to tree improved the computed volume. When diameter at breast height was replaced with diameter at heights between 7 and 10 m, the volume models for leaning trees improved significantly, whereas the vertical trees had favorable results with heights between 5 and 15 m. Our study suggests that lean magnitude improves the estimation of stem volume when lean is >2°.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».