Estimating structure of understory bamboo for giant panda habitat by developing an advanced vertical vegetation classification approach using UAS-LiDAR data
Notice bibliographique
Résumé
• Optimized demarcation point identification model for stratifying multilayer forests. • Novel vertical classification approach proposed to extract understory bamboo by LiDAR. • Voxel size significantly affects vertical classification with optimal value of ten. • Bamboo structures were estimated by the understory LiDAR metrics with high accuracy. • Understory bamboo for giant panda habitat first isolated from multilayer forests. Bamboo forests are natural habitat for the giant panda which is one of the most vulnerable mammal species. In structurally complex natural forests, bamboos are normally located under the canopy of taller trees, which makes them difficult to be quantified accurately. Although Light Detection and Ranging (LiDAR) technologies have been well established as the effective tool for forest structure assessment, the use of LiDAR to assess understory bamboo in structurally complex natural forests is less well known. We present a novel vertical vegetation classification (VVC) approach to map the structure of understory bamboos for giant panda forage in natural forests. An optimized demarcation point identification (DPI) model was developed for stratifying different vertical layers from coarse to fine scales. Three-dimensional understory bamboo point clouds were successfully isolated from the forest point cloud, then bamboo structure predictive models were developed through understory bamboo point cloud metrics and applied over the entire study area to generate spatially continuous maps of understory bamboo structure. Our results indicate that the isolation of the understory bamboo point cloud using the developed VVC approach performs well and has small bias, the extracted maximum height is close to field-measured maximum height (R 2 = 0.77, rRMSE = 15.02 %). Height-related metrics have higher correlations with bamboo structure (mean natural and true height, basal diameter, and total aboveground biomass) than other metrics ( r > 0.8), and understory bamboo structures are estimated with relatively high accuracy (R 2 = 0.84 – 0.91, rRMSE = 10.87 – 29.41 %). We also find varying effects of topography on the spatial distribution of different understory bamboo species. This study demonstrates the benefits of utilizing LiDAR data to ascertain fine-scale understory bamboo resources, providing critical supports for giant panda habitat assessment and conservation.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».