Producing information from airborne LiDAR data for peatland forest management
Notice bibliographique
Résumé
In Finland, peatland forests are significant for wood supply, although simultaneously, they are also important for biodiversity, carbon sequestration, water conservation, and recreation. In the 1960s and 1970s, peatland forests in Finland were extensively drained to increase tree growth and fulfil the needs of the forest sector. However, this extensive drainage has negatively impacted on the biodiversity of peatland ecosystems, and substantially increased nutrient and sediment emissions to lakes and rivers resulting in eutrophication, turbidity, and brownification of these water bodies. This dissertation presents a number of approaches to move peatland forest management in a more environmentally sound direction, which may increase the general acceptability of peatland forestry. Airborne LiDAR (Light detection and ranging, i.e., laser scanning) derived 3D point cloud provides useful data, for example, to estimate forest biomass, to identify low-productive peatland forests, to model overland water flows, and to identify wet areas. The strength of airborne LiDAR is the ability of laser pulses to pass through tree canopies and obtain accurate observations from the ground level. The information derived from airborne LiDAR can enhance the planning of peatland forest management, as much of the planning can be done remotely, and supplementary field work can be implemented in areas of strategic need. This study presented the novel idea of applying local binary patterns for the prediction of terrain trafficability, which should be considered in further studies and practice. The moisture index derived from the local neighborhood can reveal the small-scale variations in terrain moisture. This study also presented the novel idea to create spatial models to identify suitable locations for water protection structures, which may help forest managers to plan water protection of ditch network maintenance or peatland restoration operations. Overall, the utilization of airborne LiDAR-derived information for the development of peatland forestry practices shows great potential.
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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 | 0,001 | 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 ».