Observation des forêts en 3D. Utilisation de données Lidar pour l'estimation de la ressource forestière et d'indicateurs de biodiversité
Notice bibliographique
Résumé
/ Améliorer la connaissance et la description fidèle des écosystèmes forestiers est un prérequis indispensable pour parvenir à relever le défi de la gestion durable des forêts. L'organisation spatiale de la végétation joue un rôle fondamental dans le fonctionnement de ces écosystèmes. L'utilisation d'un système Lidar en milieu forestier permet de caractériser la structure en 3D de la végétation, ainsi que la topographie du terrain sous le couvert. L'objectif de cette intervention est de présenter des méthodes développées à l'Irstea et à l'Université de Sherbrooke pour analyser les données Lidar et en déduire des indicateurs de structure ou des paramètres biophysiques au niveau des arbres ou à l'échelle des peuplements. Ces approches nous permettent d'évaluer la ressource forestière en termes de volume de bois, de biomasse et de densité (e.g. surface terrière, profil vertical de végétation ou taux de couvert) sur des peuplements de complexité variable. Les capacités du Lidar sont aussi évaluées pour l'étude du lien entre la structure de la végétation forestière et la biodiversité, afin d'identifier des pratiques sylvicoles favorables à la biodiversité. Des systèmes Lidar terrestre et aérien sont utilisés et leur complémentarité est évaluée pour des études limitées aux massifs forestiers ou à l'échelle d'une région. Des projets de Lidars spatiaux sont aussi à l'étude en France dans le but de caractériser la ressource forestière à l'échelle mondiale et de permettre d'améliorer la quantification des stocks et flux de carbone des écosystèmes forestiers. Ces informations sont nécessaires aux modèles utilisés pour prédire l'évolution du climat à moyen et long terme et renforcer le rôle des forêts dans la régulation de ce changement global.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».