More Accurately Estimating Aboveground Biomass in Tropical Forests With Complex Forest Structures and Regions of High‐Aboveground Biomass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurately estimating aboveground biomass (AGB) in tropical forests is vital for managing the threats posed by deforestation, degradation, and climate change. However, challenges persist in accurately estimating AGB in high AGB regions. This study aims to accurately estimate the AGB of regions with high AGB by using spatial statistical analyses based on AGB estimates made by machine‐learning fusion of multisource data. We hypothesize that incorporating dominant auxiliary factors in the analysis increases the estimation accuracy. This study focuses on tropical forests located in Longyan, Fujian Province, China, covering an area of 19,028 km 2 . Multisource data are used, including airborne laser scanning, the Shuttle Radar Topography Mission digital elevation model, the Landsat Operational Land Imager, and the National Forest Inventory. Based on GeogDetector's spatial covariance matrix and the spatial similarity principle, we identify key auxiliary factors (dominant tree species, canopy closure, and herbaceous cover) and investigated how auxiliary variables can improve estimation accuracy. Empirical Bayesian kriging regression prediction introduces the main auxiliary factors to refine AGB estimates. These refinements significantly enhance the accuracy of AGB estimates, particularly for high AGB, resulting in a 0.1 increase in R 2 , a 7.0% reduction in root mean square error, a 13.5% reduction in mean square error, and a 6.6% reduction in mean absolute error when compared with the AGB estimates obtained by using machine learning to fuse multisource data. Thus, incorporating spatial statistical analysis into the integration of multisource data and machine learning for AGB estimation can enhance the accuracy of high‐AGB estimates in intricate forest structures, resulting in precise AGB maps.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».