LiDAR-derived Lorenz-entropy metric for vertical structural complexity: A comparative study of tropical dry and moist forests
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces an Entropy-based index: the Lorenz-entropy (LE) index, which we have developed by integrating Light Detection And Ranging (LiDAR), econometrics, and forest ecology. The main goal of the LE is to bridge the gap between theoretical entropy concepts and their practical applications in monitoring vertical structural complexity of tropical forest ecosystems. The LE index quantifies entropy by analyzing Relative Height (RH) metrics (representing a one-dimensional (1D) canopy structure metric) distributions from full-waveform LiDAR across successional stages in a tropical dry forest (TDF) and a tropical rainforest. To validate the LE trends derived from LiDAR, we extended the analysis using inventory-based two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) metrics, specifically basal area and biomass. The consistency of trends between the 1D LiDAR-derived LE and the inventory-based 2D and 3D metrics reinforces the LE's ability to capture and monitor structural complexity reliably across different measurement dimensions. Our findings demonstrated that LE captures the changes in entropy as a function of successional stages, reflecting how canopy structure evolves towards homogeneity and complexity. Our statistical analysis revealed significant differences between successional stages (ANOVA, α = 0.05, p < 2e-16), with LE increasing substantially from early to late stages and plateauing at climax, where vertical structure (entropy) stabilizes. The mean LE increased by 1.70 × 10 − 2 between late and climax stages, with a small effect size (Cohen's d = 0.25), indicating minor differences in complexity. The LE index, calculated from biomass and basal area, confirming that as forests mature, entropy and vertical structural complexity increase. Furthermore, the sensitivity analysis showed that LE is most responsive to RHs variability during intermediate stages, suggesting that structural development is most dynamic during this phase. These results demonstrate the potential of the LE index as a tool for ecological analysis and monitoring forest dynamics. • Introducing the Lorenz-Entropy (LE) index integrating LiDAR, and econometrics. • The LE index links entropy theory with practical forest monitoring applications. • The LE index quantifies entropy in diverse tropical forest ecosystems. • The LE from waveform LiDAR reveals structural diversity trends in tropical forests. • Empirical analysis validates the LE with canopy height, basal area, and biomass.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 ».