Automated characterization of forest canopy vertical layering for predicting forest inventory attributes by layer using airborne LiDAR data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest canopy vertical layering influences stand development and yield and is critical information for forest management planning and wood supply analysis. It is also relevant for other applications including habitat modelling, forest fuels management and assessing forest resilience. Forest inventories that use coincident airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) data and field plots (i.e. area-based approach) to predict forest attributes generally do not consider the multi-layer canopy structure that may be found in many natural and managed forest stands. With airborne LiDAR, it is possible to separate single-layer and multi-layer stands. This information can be used to allocate predictions of forest attributes such as timber volume (m3 ha−1), by canopy layer. In this study, we used single-photon LiDAR data to automate the mapping of vertical stand layering in a temperate mixedwood forest with a variety of forest types and vertical complexities. We first predicted whether each 25 × 25 m grid cell had one or two canopy layers, and then partitioned inventory attributes (e.g. basal area (BA), gross total stem volume (GTV)) by canopy layer. We compared two methods for estimating attributes by layer at the stand level using nine independent validation stands. Overall agreement between the reference and predicted structure for the calibration plots was 74% (n = 266). At the grid-cell level, attributes were generally underestimated for the upper layer and overestimated for the lower layer. For the validation stands, the relative height of the lower layer was under-predicted compared to the reference data (46–52% versus 57%), while the proportion of BA and GTV in the lower layer were very similar to the reference values (17–19% versus 18% for BA and 12–15% versus 12% for GTV). Overall, the approach showed promise in distinguishing single- and two-layered stand conditions and partitioning estimates of inventory attributes such as BA and GTV by layer—both for grid cells and at the stand level. The inclusion of forest information by canopy layer enhances the utility of LiDAR-derived forest inventories for forest management in forest areas with complex, multi-layer stand conditions.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».