Uso de Laser Scanner Terrestre para Estimativa de Biomassa Acima do Solo em Floresta Tropical Sazonalmente Seca
Notice bibliographique
Résumé
Parâmetros estruturais da vegetação e quantificação de biomassa acima do solo (AGB) são importantes no monitoramento florestal para compreensão do ciclo vital dos ecossistemas. Em florestas tropicais sazonalmente secas como a caatinga, essa atividade é ainda mais desafiadora. Como alternativa aos métodos tradicionais, foi investigada a viabilidade do uso do Laser Scanner Terrestrial (TLS) na medição de parâmetros estruturais das plantas e na estimativa da biomassa acima do solo. O estudo foi realizado em uma área de caatinga no município de Petrolina, PE, Brasil, na qual foram selecionadas três subáreas experimentais para obtenção de medidas, corte e pesagem de plantas com diâmetro base maior que 2,5 cm, totalizando 97 plantas. Realizaram-se varreduras com a tecnologia Light Detection and Ranging (LiDAR) utilizando o TLS para obtenção de uma nuvem de pontos tridimensional. Os dados medidos em campo e estimados foram correlacionados apresentando coeficientes de correlação (r2) de 0,80 e 0,39 para altura da planta e altura da copa, respectivamente. As medidas de diâmetro do tronco e nas alturas de 40 cm e 130 cm apresentaram r2 de 0,79; 0,78; 0,76, respectivamente. Foram geradas novas equações alométricas do tipo exponencial utilizando variáveis de entrada obtidas em campo e por meio de TLS, com destaque para o produto entre altura da planta e diâmetro do tronco medido a 40 cm de altura. Esses resultados comprovam a viabilidade e potencial do uso do LiDAR-TLS em florestas seca como a caatinga, enfatizando a necessidade de aprofundar abordagens, ferramentas e técnicas utilizando essa tecnologia ao longo do ano, a fim de detectar as variações ocorridas em função da senescência, e assim, do ciclo de carbono.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».