Lidar-Based Aboveground Biomass Estimations for the Maya Archaeological Site of Yaxnohcah, Campeche, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to provide a technique applied to archaeology to estimate lidar-based aboveground biomass (AGB) in contemporary tropical forests surrounding archaeological sites. Accurate AGB estimations are important to serve as a baseline to evaluate the wood resources that the ancient Maya could have used for the development of their cities. A lidar processing model is proposed to study the contemporary forest surrounding the Yaxnohcah archaeological site. As tropical forests are highly diverse environments where species are not uniformly distributed, it was necessary to consider the variation within the forest to obtain accurate AGB. Four vegetation communities were defined from a supervised classification of a Sentinel-2 satellite image. A stratified sample was then selected for the field survey that comprised 73 transects of 500 m2 each. To estimate the transect AGB, we used an allometric equation that requires diameter, height, and wood density measurements for identified species. Linear-derived models provided the relationship between field data with lidar statistics for each vegetation type. Predicted average AGB values agreed with those obtained in the field. However, they significantly differed between vegetation types, averaging 83 Mg/ha for lowland forest, 178 for transition forest, and 215 for upland forest communities. From those results, we created a map with wall-to-wall AGB estimates following the distribution of vegetation classes that could complement archaeological research of past land use. Vegetation classification also helped determine that there is a spatial relationship between vegetation communities and the distribution of archaeological settlement features for the ancient city of Yaxnohcah.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».