The Application of UASs in Forest Management and Monitoring: Challenges and Opportunities for Use in the Miombo Woodland
Notice bibliographique
Résumé
The Miombo woodland is the most extensive tropical woodland in south-central Africa. However, field sample plot data on forest cover changes, species distribution and carbon stocks in the Miombo ecoregion are inadequate for effective forest management. Owing to logistical challenges that come with field-based inventory methods, remote sensing plays an important role in supplementing field methods to fill in data gaps. Traditional satellite and manned aircraft remote sensing platforms have their own advantages and limitations. The advent of unmanned aerial systems (UASs) has made it possible to acquire forest data at unprecedented spatial and temporal scales. UASs are adaptable to various forest applications in terms of providing flexibility in data acquisition with different sensors (RGB, multispectral, hyperspectral, thermal and light detection and ranging (lidar)) at a convenient time. To highlight possible applications in the Miombo woodlands, we first provide an overview of the Miombo woodlands and recent progress in remote sensing with small UASs. An overview of some potential forest applications was undertaken to identify key prospects and challenges for UAS applications in the Miombo region, which will provide expertise and guidance upon which future applications in the Miombo woodlands should be based. While much of the potential of using UASs for forest data acquisition in the Miombo woodlands remains to be realized, it is likely that the next few years will see such systems being used to provide data for an ever-increasing range of forest applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».