Poster about mapping the risk of forest wind damage using airborne scanning LiDAR
Notice bibliographique
Résumé
Wind damage is known for causing threats to sustainable forest management and yield value in boreal forests. Information about wind damage risk can aid forest managers in understanding and possibly mitigating damage impacts especially when wind damage events have increased in recent years.The objective of this research was to better understand and quantify drivers of wind damage, and to map the probability of wind damage and to provide information that could be used to support decision making in forest management planning, as well as in other sectors (e.g. electricity companies). To accomplish this, we used open-access airborne scanning light detection and ranging (LiDAR) data. LiDAR data can provide wall-to-wall coverage and are best suited for monitoring of the dominant trees. In addition multitemporal LiDAR is highly capable of monitoring abiotic tree or stand level changes. The LiDAR data used are openly accessible for public from NLS and are mainly used for generating digital terrain model (DTM). Potential drivers associated with the probability of wind-induced forest damage were examined using a multivariate logistic regression model which was well suited to the discrete nature of the dependent variable (i.e., damage, no damage) and it has been used widely in the modelling of forest disturbances. Risk model predictors related to topography and vegetation height were extracted from the LiDAR-derived surface models such as DTM and canopy height model (CHM). The strongest predictors in the risk model were mean canopy height and mean elevation. Damaged sample grid cells covered 45,6% of the entire sample and they were mainly dominated by Norway spruce. CHM mean and maximum were higher in damaged sample cells which can be expected to correlate with the result where mean volume was also larger in damaged sample cells than in undamaged. Regression model output was a continuous probability surface whereby the probability for wind damage is interpreted as risk (e.g. areas with high probability of wind damage can be described as high risk areas). With increasing frequency of wind damage events, there is a need to identify areas of high wind damage risk. The selected predictor variables, mean elevation describing local topography and mean canopy height, can provide valuable information on the damage probability (i.e. risk) in a robust way.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,018 |
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 ».