Improved estimation of the underestimated GEDI footprint LAI in dense forests
Notice bibliographique
Résumé
Light Detection and Ranging (LiDAR), with its ability to capture vegetation vertical profile, could be a unique technique for deriving Leaf Area Index (LAI). A global LAI product at 25-m spatial resolution was derived from the Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) LiDAR data since 2019, but it was often significantly underestimated in dense forests. Here we explored the potential for improving the estimation of the underestimated GEDI LAI in dense forests by using the Digital Elevation Model (DEM) as auxiliary data to separate ground and canopy returns in the received waveform. Dense forests were defined as forests with high vegetation greenness (annual maximum NDVI ≥ 0.8). The newly estimated GEDI footprint LAI was first validated with the ground-measured LAI at two sites in Fujian, China, and the results showed that the underestimation was significantly reduced compared to the original GEDI LAI product (r increased from −0.55 to 0.81, RMSE decreased from 3.94 to 1.43, Bias decreased from 3.17 to 0.48). To evaluate whether the improvement was applicable to other areas and forest types, the newly estimated GEDI footprint LAI for the entire Fujian and Contiguous US (CONUS) was then compared to the consistent LAI among three widely used global LAI products. The comparison results demonstrated that the use of DEM as auxiliary data could largely reduce the underestimation of GEDI footprint LAI (In Fujian, RMSE decreased from 4.75 to 2.52, and Bias decreased from 4.61 to 0.58; in CONUS, RMSE decreased from 5.24 to 1.96, and Bias decreased from 5.1 to 0.73). Overall, this study demonstrates the effectiveness of correcting the large underestimation of GEDI footprint LAI in dense forests by utilizing DEM, which has an important influence on the results, as auxiliary data.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».