Developing a forest inventory approach using airborne single photon lidar data: from ground plot selection to forest attribute prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An increasing number of jurisdictions are integrating airborne laser scanning (ALS) into forest inventory programs to produce spatially explicit and accurate inventories of forest resources. However, wall-to-wall ALS coverage relative to the total area of managed forest remains limited in large forest nations such as Canada, wherein logistics, cost and acquisition capacity can be limiting factors. Technologies such as single photon light detection and ranging (SPL) have emerged commercially, which have the capacity to provide efficient ALS acquisitions over large areas and with a greater point density than conventional linear-mode ALS. However, the large-scale operational application of SPL in a forest inventory still needs to be effectively demonstrated. In this study, we used wall-to-wall SPL data (collected with a Leica SPL100) across a 630 000 ha boreal forest in Ontario, Canada to develop a forest inventory. Specifically, we used a structurally guided sampling approach enabled via a principal component analysis of the SPL100 data to establish a network of 250 ground plots. Random forest models were then used to produce area-based estimates of forest attributes of interest. Results demonstrated that the sampling approach enabled the optimization and enhancement of the existing plot network by extending the range of sampled structural types and reducing the number of plots in oversampled forest types. Moreover, Lorey’s height, basal area, quadratic mean diameter at breast height, stem density, gross and merchantable volume and above-ground biomass were estimated with a relative root mean square error of 8.5, 19.76, 13.97, 30.82, 21.53, 23.79 and 22.87 per cent, respectively, and relative bias <1 per cent. Model accuracies achieved using the SPL100 were comparable with those obtained using linear-mode ALS in a previous forest inventory. This study demonstrates the utility of the SPL100 for the complete development of a forest inventory over large forest areas, from ground plot establishment through to the production of forest attribute estimates.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».