Improving precision of field inventory estimation of above ground biomass through an alternative view on plot biomass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We contrast a new continuous approach (CA) to estimation of plot level above-ground biomass (AGB) in forest inventories with the current approach of deriving the AGB estimate exclusively from the tree-level AGB predicted for each tree in a plot; henceforth called DA (discrete approach). In CA the AGB in a forest is modelled as a continuous surface and the AGB estimate for a fixed area plot is computed as the integral of the AGB surface taken over the plot. Hence with CA, the portions of biomass in plot-trees that extend across a plot perimeter is ignored while the biomass from trees outside the plot reaching inside the plot is added. We use a sampling simulation with data from a fully mapped 2 ha area to illustrate, that important differences in plot-level AGB estimates can emerge, and that one should expect CA-based estimates of AGB to be less variable than with the DA, which translates to a higher precision of estimates from field plots: in our case study, for a target precision of estimation of 5%, the required sample size was 27% lower for small plots of 100m2 when using the CA and 10% lower for larger plots of 1700m2. We discuss practical issues to implementing CA in field inventories and discuss the expected potential for applications that model biomass from remote sensing data.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».