Remote sensing in forestry: current challenges, considerations and directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Remote sensing has developed into an omnipresent technology in the scientific field of forestry and is also increasingly used in an operational fashion. However, the pace and level of uptake of remote sensing technologies into operational forest inventory and monitoring programs varies notably by geographic region. Herein, we highlight some key challenges that remote sensing research can address in the near future to further increase the acceptance, suitability and integration of remotely sensed data into operational forest inventory and monitoring programs. We particularly emphasize three recurrent themes: (1) user uptake, (2) technical challenges of remote sensing related to forest inventories and (3) challenges related to map validation. Our key recommendations concerning these three thematic areas include (1) a need to communicate and learn from success stories in those geographic regions where user uptake was successful due to multi-disciplinary collaborations supported by administrative incentives, (2) a shift from regional case studies towards studies addressing ‘real world’ problems focusing on forest attributes that match the spatial scales and thematic information needs of end users and (3) an increased effort to develop, communicate, and apply best-practices for map and model validation including an effort to inform current and future remote sensing scientists regarding the need for and the functionalities of these best practices. Finally, we present information regarding the use of remote sensing for forest inventory and monitoring, combined with recommendations where possible, and highlighting areas of opportunity for additional investigation.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle