Canopy and surface fuel estimations using RPAS and ground-based point clouds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest management activities intended to reduce wildfire risk rely on accurate characterizations of the amount and arrangement of canopy and surface fuels. Metrics that describe these fuels are typically estimated with various systems that transform plot-level field data into metrics that can be used within fire behaviour models. Remote sensing data have long been used to estimate these metrics across large spatial scales, but more advanced, high-density point clouds have the potential to estimate these metrics with higher accuracy. This study collected LiDAR and digital aerial photogrammetric (DAP) point clouds from a remotely piloted aerial system (RPAS), as well as mobile laser scanning (MLS) point clouds from a mobile ground-based system, and compared their ability to estimate fuel metrics. This involved the extraction of predictor variables from each point cloud, of which small subsets were used to estimate various fuel metrics. These included six overstory canopy metrics (stand height, canopy cover, tree density, canopy fuel load, canopy bulk density and canopy base height), three diameter at breast height (DBH)–related metrics (stand density index, basal area and quadratic mean diameter) and three surface fuel metrics (total woody debris (TWD), coarse woody debris (CWD) and fine woody debris (FWD)). Overall, canopy metrics were estimated most accurately by the RPAS LiDAR models, although none of the point clouds were able to accurately estimate DBH-related metrics. For the other six canopy metrics, RPAS LiDAR models had an average R2 value of 0.70; DAP – 0.63 and MLS – 0.63. CWD (>7 cm) and TWD loads were estimated most accurately by the MLS models (average R2 values – 0.70), followed by the RPAS LiDAR – 0.38 and DAP – 0.13. None of these models were able to accurately estimate FWD loads (≤7 cm in diameter), with the three types of point clouds having a maximum R2 value of 0.08. Overall, this research shows the relative ability of three types of high-density point clouds to estimate metrics relevant for fire behaviour modeling.
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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 | 0,001 | 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 ».