Status, advancements and prospects of deep learning methods applied in forest studies
Notice bibliographique
Résumé
• Deliver a taxonomy of deep learning (DL) methods for various forest applications. • Review and analyze the merits & restrictions of DL technique in forest researches. • Summarize main forest datasets and discuss global distribution of related literature. • Enumerate future directions and challenges of DL technology in forest development. Deep learning, which has exhibited considerable potential and effectiveness in forest resource assessment, is vital for comprehending and managing forest resources and ecosystems. However, extensive assessment of forest resources is highly challenging due to the complex and varied nature of forest types sourced from diverse remote sensing platforms, which include images, point clouds, and fusion data. To facilitate further study, we systematically review the current status, applications and prospects of deep learning technologies for different types of forest remote sensing data. After considering more than two hundred forest-related papers published over the past decade, we introduce sensors and devices for forest data acquisition, classify deep learning methods based on their data processing methods and operational principles, and categorize diverse instances of these methods with various forest applications. Moreover, we summarize available datasets related primarily to forest data and examine the global geographic distribution of the relevant literature. Comprehensive insights into the advantages and limitations of each method are described, offering a forward-looking perspective on the trend of applying deep learning technology to forest research. In this paper, we aim to provide an overview of the current trends and challenges of deep learning techniques applied to forest research, creating a comprehensive picture for use as a reference by both academia and industry professionals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».