Tree Diameter at Breast Height (DBH) Estimation Using an iPad Pro LiDAR Scanner: A Case Study in Boreal Forests, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine whether the iPad Pro 12th generation LiDAR sensor is useful to measure tree diameter at breast height (DBH) in natural boreal forests. This is a follow-up to a previous study that was conducted in a research forest and identified the optimal method for (DBH) estimation as a circular scanning and fitting ellipses to 4 cm stem cross-sections at breast height. The iPad Pro LiDAR scanner was used to acquire point clouds for 15 sites representing a range of natural boreal forest conditions in Ontario, Canada, and estimate DBH. The secondary objective was to determine if tested stand (species composition, age, density, understory) or tree (species, DBH) factors affected the accuracy of estimated DBH. Overall, estimated DBH values were within 1 cm of actual DBH values for 78 of 133 measured trees (59%). An RMSE of 1.5 cm (8.6%) was achieved. Stand age had a large effect (>0.15) on the accuracy of estimated DBH values, while density, understory, and DBH had moderate effects (0.05–0.14). No trend was identified between accuracy and stand age. Accuracy improved as understory density decreased and as tree DBH increased. Inertial measurement unit (IMU) and positional accuracy errors with the iPad Pro scanner limit the feasibility of using this device for forest inventories.
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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 | 0,000 | 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 ».