Using field-based, photogrammetric point cloud, orthophoto and LiDAR-derived metrics to assess forest structure–snowpack relationships in the Great Lakes–St. Lawrence Forest region
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of field-based, photogrammetric point cloud, orthophoto and light detection and ranging datasets to describe forest structure and resolve forest–snowpack relationships in a mixed forest region was evaluated over two years at the point and transect scales. Hemispheric photo-derived canopy metrics correlated well with remotely sensed metrics, but tree bole metrics were not effectively derived from remotely sensed data. Significant differences in melt rate and snow-free date were found across forest type at the transect scale. Field and remotely sensed estimates of canopy cover were highly correlated with melt rate and snow-free date at the point scale, which aligns with previous literature and understanding of snowmelt processes. However, significant correlations were only present during the 2016 study year, which was attributed to canopy-controlled solar radiation-driven melt in 2016 versus more spatially uniform turbulent flux-driven melt in 2017. Peak snow water equivalent metrics were not correlated well with canopy or tree height metrics, contrary to previous research. This was likely due to mid-winter melt events throughout both study years, where a mix of accumulation and melt processes confounded forest–snowpack relationships. This study demonstrates that widely available remotely sensed data with a broad coverage can be used to: (i) describe forest–snowpack relationships in mixed hardwood, coniferous forests and (ii) elucidate the variability of forest–snowpack relationships under different climate conditions in this environment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».