Wood density estimates of standing trees by micro-drilling and other non-destructive measures
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurate estimates of wood density are needed by the forest sector to increase value along the tree-to-product value-chain. Amongst tools supporting in-situ assessments, micro-drills and acoustic hammers have become increasingly popular. Our objective was to use these tools, and other easily-obtained measures, to develop predictive wood density models for in-situ assessments of Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) trees in western North America. Methods: Wood density estimates of 133 trees, 60–75 years-old, were benchmarked against X-ray densitometry data using linear mixed-effects models. Mean resistograph amplitude (unadjusted, adjusted, and standardised variants), and combinations of acoustic velocity, tree diameter, stand age, and site index were considered as fixed effects. Plots, comprising differing treatments, and sites were considered as random effects. Candidate models were selected based on fit statistics, and further evaluated with an independent external dataset comprising 37 Douglas-fir trees. Results: The optimal model comprised amplitude (adjusted), site index (transformed), and the quotient of velocity and age. It had a mean absolute percentage error, MAPE, of 4.1%, mean absolute error, MAE, of 19.4 kg.m-3, a root-mean-squared-error, RMSE of 25.0 kg.m-3, and marginal R2 for fixed effects, R2marg of 0.60. With external data, MAPE was 8.7%, MAE 52.4 kg.m-3 and RMSE 59.5 kg.m-3. Fit statistics for a simpler two-variable model (standardised amplitude and transformed site index) were: MAPE 4.9%, MAE 23.2 kg.m-3, RMSE 28.0 kg.m-3, and R2marg, 0.48, and with external data MAPE was 8.5%, MAE 51.6 kg.m-3 and RMSE 59.3 kg.m-3. Thus, with external data, the simpler model produced greater accuracy than the optimal model. Amplitude, and all other single-variable models, recorded poorer levels of accuracy. Conclusions: Micro-drilling alone, though highly significant as a predictor, is insufficient for providing accurate wood density estimates of individual trees. Site effects need to be considered too. Standardisation of mean amplitudes to z-scores makes models highly portable across a range of resistance tools and operating speeds, and therefore more practical. As noted in the literature, optimal models are not necessarily best for predicting outcomes with other datasets, therefore model evaluation with external data is critical to determining how well a model will perform in practice.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».