Direct upscaling of national forest inventory aboveground biomass of Canada with Sentinel and ALOS PALSAR observations
Notice bibliographique
Résumé
This study aims at mapping wall-to-wall forest aboveground biomass (AGB) of Canada by directly upscaling the national forest inventory (NFI) plot measurements with machine learning method and satellite observations. We used the geolocated ground plots provided by NFI project from 10 provinces over the period 1992 to 2018. This dataset contained ground plots with measurements that were performed up to three times since 1992. We cleaned the data based on age and historical disturbance information to retain as many plots as possible for model training, while ensuring that the AGB in the used plots did not vary greatly or affected by disturbance from the date of measurement up to 2020. Finally, if there were repeat measurements in the remaining plots, we only kept the latest measurement records. The input features for estimation model were extracted from seasonal composited Sentinel 1 spectral images, Sentinel 2 L band SAR images and ALOS PALSAR yearly mosaic data. The Machine learning method - Random Forest Regression was used for AGB estimation. We trained the RF model locally and uploaded the model to the GEE platform to predict a wall-to-wall AGB map for Canada. To train and select the best performing model, we employed three categories of training and validation methods including random split (RS, repeated 100 times), simple 10-fold cross-validation (S10C, repeated 10 times) and stratified 10-fold cross-validation (ST10C, repeated 10 times). The prediction uncertainty of the model was determined by the Quantile Regression (QR at 5%,50% and 95%) equations between the mean bias and the mean prediction of 100 model. The bias of the model showed a characteristic V-shape pattern when compared to the predicted AGB values, which showed the range of bias value widened as the predicted AGB values increased. This distribution of bias can be described by the 5%, 50% and 95% QR line equation response to the lower, median and upper bounds of model prediction bias. With those equations, we can generate bias variation range for all predicted pixels.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».