Improving Plot-Level Model of Forest Biomass: A Combined Approach Using Machine Learning with Spatial Statistics
Notice bibliographique
Résumé
Estimating the aboveground biomass (AGB) at the plot level plays a major role in connecting accurate single-tree AGB measurements to relatively difficult regional AGB estimates. However, AGB estimates at the plot level suffer from many uncertainties. The goal of this study is to determine whether combining machine learning with spatial statistics reduces the uncertainty of plot-level AGB estimates. To illustrate this issue, this study evaluates and compares the performance of different models for estimating plot-level forest AGB. These models include three different machine learning models [support vector machine (SVM), random forest (RF), and a radial basis function artificial neural network (RBF-ANN)], one spatial statistic model (P-BSHADE), and three combinations thereof (SVM & P-BSHADE, RF & P-BSHADE, and RBF-ANN & P-BSHADE). The results show that the root mean square error, mean absolute error, and mean relative error of all combined models are substantially smaller than those of any individual model, with the RF & P-BSHADE combined method generating the smallest values. These results indicate that a combined approach using machine learning with spatial statistics, especially the RF & P-BSHADE model, improves the accuracy of plot-level AGB models. These research results contribute to the development of accurate large-forested-landscape AGB maps.
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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 ».