Use of Multi-Temporal LiDAR to Quantify Fertilization Effects on Stand Volume and Biomass in Late-Rotation Coastal Douglas-Fir Forests
Notice bibliographique
Résumé
Forest fertilization is common in coastal British Columbia as a means to increase wood production and potentially enhance carbon sequestration. Generally, the effects of fertilization are determined by measuring sample plots pre- and post-treatment, resulting in fertilization effects being determined for a limited portion of the treatment area. Applications of remote sensing-based enhanced forest inventories have allowed for estimations to expand to the wider forested area. However, these applications have not focused on monitoring the effects of silvicultural treatments. The objective of this research was to examine if a multi-temporal application of the LiDAR area-based method can be used to detect the fertilization effects on volume, biomass, and height in a second-growth Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii) stand. The study area on Vancouver Island was fertilized in January 2007, and sample plots were established in 2011. LiDAR acquisitions were made in 2004, prior to fertilization, and in 2008, 2011, and 2016, covering both treated and untreated areas. A total of 29 paired LiDAR blocks, comprised of four 20 m resolution raster cells, were selected on either side of the fertilization boundary for analysis of the effects across several different stand types differing in the percentage of Douglas-fir, site index, and age. Random forest (RF) plot-level models were developed to estimate total stem volume and total stem biomass for each year of LiDAR acquisition using an area-based approach. Plot level results showed an increase in stem volume by 13% fertilized over control from 2005 to 2011, which was similar to a 14% increase in above-ground carbon stocks estimated using a tree-ring stand reconstruction approach. Plot-level RF models showed R2 values of 0.86 (volume) and 0.92 (biomass) with relative cross-validated root mean square errors of 12.5% (volume) and 11.9% (biomass). For both the sample plots and LiDAR blocks, statistical results indicated no significant differences in volume or biomass between treatments. However, significant differences in height increments were detected between treatments in LiDAR blocks. The results from this research highlight the promising potential for the use of enhanced forest inventory methods to rapidly expand the assessment of treatment effects beyond sample plots to the stand, block, or landscape level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».