An automated approach to detecting instream wood using airborne laser scanning in small coastal streams
Notice bibliographique
Résumé
Instream wood is a critical component of proper aquatic ecosystem function. The accurate detection and mapping of instream wood is of key importance for sustainable forest management due to the impact that instream wood features have on stream morphology, sediment distribution, and habitat availability for numerous aquatic species. The increasing availability of Airborne Laser Scanning (ALS) data allows for the development of methods to automatically detect and map instream wood. Herein, we develop and test a novel framework to map instream wood using ALS in coastal forested watersheds, and investigate the effects of wood properties and riparian vegetation characteristics on the accuracy of instream wood detection. Our focus sites are the Artlish and Nahmint watersheds on Vancouver Island, British Columbia, Canada. The location, length, width, submerged depth, and position relative to stream banks of instream wood were measured in nine streams within the watersheds. The method has three key steps: point cloud filtering, skeletonization, and validation. Our method uses advanced ALS processing to filter point clouds based on point height, intensity, classification, and the linear relationship to neighbouring points. Results indicated that our method was able to delineate instream wood with moderate overall accuracy ranging from 37 to 87%, (and a mean of 63%). Logjams were detected with high overall accuracy (83%) and individual wood pieces with an average accuracy of 49%. We found that the percentage of ALS returns classified as ground and the submerged depth of the wood had a significant effect of the detection accuracy of instream wood (p < 0.05). The detected instream wood features could be used as inputs for fish habitat modeling and to assess how different management practices impact the distribution of these features.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».