Forest canopy height mapping using ICESat-2 data to aid forest management in a Canadian Arctic community: A case study of Kluane First Nation, Yukon, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As an essential indicator of a forest's growth capacity and rate, the increased accuracy, ease of access, processing and visualization of canopy height information can facilitate a targeted range of strategies for sustainable forest management, especially among citizen scientists and community members. Here, forest canopy height is estimated for several land parcel segments in a subarctic locale using ground-based measurements as well as photon and elevation data obtained from NASA's Ice, Cloud, and land Elevation satellite (ICESat-2). ICESat-2 offers a comprehensive view of vegetation structure and provides a unique opportunity to quantify forest canopy height changes, productivity and distribution in remote locations where it is often arduous and cost prohibitive to acquire ground data. Average canopy heights returned from ICESat-2 data compared with field measurements of above-ground biomass yielded a R 2 of 0.53, and root mean square error of 1.45 m, amplifying the use and potential value of this dataset and novel platform for multiple user groups interested in forestry mapping and ongoing monitoring of forest canopy height with increasing frequency to facilitate community-led decision making. This study demonstrates the utility and benefit of integrating remotely sensed data and field-based survey measurements to generate complementary information related to forest structure and diversity in this region.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle