Modelling Canopy Height of Forest-Savannah Mosaics in Togo Using ICESat-2 and GEDI Spaceborne LiDAR and Multisource Satellite Data
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying forest carbon storage to better manage climate change and its effects requires accurate estimation of forest structural parameters such as canopy height. Variables from remote sensing data and machine-learning models are tools that are being increasingly used for this purpose. This study modelled canopy height of forest-savannah mosaics in the Sudano-Guinean zone of Togo. Relative heights were extracted from GEDI and ICESat-2 products, which were combined with optical, radar and topographic variables for canopy height modelling. We tested four methods: Random Forest (RF); Support Vector Machine (SVM); Extreme Gradient Boosting (XGBoost); and Deep Neural Network (DNN). The RF algorithm obtained the best predictions using 98% relative height (RH98). The best performing result was obtained from variables extracted from GEDI data (r = 0.84; RMSE = 4.15 m; MAE = 2.36 m), compared to ICESat-2 (r = 0.65; RMSE = 5.10 m; MAE = 3.80 m). Models that were developed during the study, from the combination of multisource and multisensor data, can be applied over large areas in forest-savannah mosaics, thereby contributing to better monitoring of forest dynamics according to the objectives and requirements of REDD+.
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 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 | 0,000 | 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 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 ».