Modelling and Estimation of Above Ground Biomass and Carbon Stock of Pinus Roxburghii Dominated Forest Using Sentinel-2 Imagery in Shreenagar Hill, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To model and estimate the total above ground biomass (AGB) of forest with the best model out of five different regression models Location: Shreenagar Hill Forest, Tansen Municipality, Nepal Time Period: During the month of July, 2023 Major Taxa Studies: Pinus roxburghii Methods: Sentinel-2 satellite imagery and field-measured AGB at plot level were used. Field data were collected from a total of 26 sample. Randomly chosen 18 sample plots (SPs) (70%) were used to generate the model and remaining 8 SPs (30%) for validation of developed model. Using various bands with 10m spatial resolution, eleven VIs were calculated & correlated with field measured AGB at plot level. Results & Main Conclusions: Evaluating the fit statistics, quadratic regression model using NDVI with correlation coefficient (R) 0.92, coefficient of determination (R^2) 0.86, AIC (161.13) & BIC (164.69) was found as the best model. Predicted value of AGB from best model and observed value of AGB from field were used for model validation. Root mean square error (RMSE), R & R^2 were found as 13.3594 t.ha-1per plot, 0.9597 and 0.9211 respectively during the model validation. Therefore, the quadratic regression model with NDVI as best fit model was used to estimate the total AGB and carbon stock (CS) of study area. The average value of AGB & CS (including no vegetation area) for total study area were found 192.403 & 90.429 t.ha-1 respectively. The value of AGB & CS range from 0 to 233.451 & 0 to 109.722 t.ha-1 per pixel respectively. The benefits, possibilities, and effectiveness of combining Sentinel-2 VIs with field data to forecast biomass are demonstrated by this work. To reduce the estimation error & make wider application of research, very large sample size can be chosen by future researchers.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».