Modelling growing stock volume of forest stands with various ALS area-based approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Airborne laser scanning (ALS) is one of the most innovative remote sensing tools with a recognized important utility for characterizing forest stands. Currently, the most common ALS-based method applied in the estimation of forest stand characteristics is the area-based approach (ABA). The aim of this study was to analyse how three ABA methods affect growing stock volume (GSV) estimates at the sample plot and forest stand levels. We examined (1) an ABA with point cloud metrics, (2) an ABA with canopy height model (CHM) metrics and (3) an ABA with aggregated individual tree CHM-based metrics. What is more, three different modelling techniques: multiple linear regression, boosted regression trees and random forest, were applied to all ABA methods, which yielded a total of nine combinations to report. An important element of this work is also the empirical verification of the methods for estimating the GSV error for individual forest stand. All nine combinations of the ABA methods and different modelling techniques yielded very similar predictions of GSV for both sample plots and forest stands. The root mean squared error (RMSE) of estimated GSV ranged from 75 to 85 m3 ha−1 (RMSE% = 20.5–23.4 per cent) and from 57 to 64 m3 ha−1 (RMSE% = 16.4–18.3 per cent) for plots and stands, respectively. As a result of the research, it can be concluded that GSV modelling with the use of different ALS processing approaches and statistical methods leads to very similar results. Therefore, the choice of a GSV prediction method may be more determined by the availability of data and competences than by the requirement to use a particular method.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».