Using X-ray CT Scanned Reconstructed Logs to Predict Knot Characteristics and Tree Value
Notice bibliographique
Résumé
Research Highlights: Stand density was connected with wood quality and lumber production to develop a predictive model to better estimate tree value. Background and Objectives: The available standing wood volume in British Columbia (BC), Canada has consistently decreased since 1990. Better understanding the link between stand growth conditions, knot characteristics, the sawmilling process and product quality is essential in making informed forest management decisions and efficiently utilizing wood. The overall objective was to investigate and predict the impact of tree growth as affected by stand density on knot characteristics, lumber volume and value recoveries for two conifer species, two types of sawmills and three economic scenarios. Materials and Methods: Seventy-two amabilis fir and western hemlock trees were harvested from three stands located on Vancouver Island, BC. Sawlogs were scanned using an X-ray computed tomography (CT) scanner and images were processed to extract knot characteristics and reconstruct three-dimensional (3D) log models. The effects of three diameter at breast height (DBH) classes (30, 40 and 50 cm) and three stand densities on knot characteristics, including knot volume, number of knots, average knot area and knot/tree volume ratio, as well as the simulated lumber volume and value recoveries from two types of sawmills (i.e., Coastal and Interior) under three economic scenarios (i.e., baseline, optimistic, and pessimistic) were investigated. Results: As expected, the knot characteristics of both species increased with the DBH. The difference of knot distribution between amabilis fir and western hemlock suggests that the latter is more sensitive to growth site conditions. The sawmilling simulations revealed that the Coastal mill produced a lower lumber volume due to the type of products manufactured and the primary breakdown patterns being used. Conclusions: The developed linear mixed effects models based on the knot characteristics and tree features could predict the value of a standing tree and can be used for estimating preharvest stand value of similar Coastal Hem-Fir forests.
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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) | 0,001 | 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 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 ».