Modelling above ground biomass for a mixed-tree urban arboretum forest based on a LiDAR-derived canopy height model and field-sampled data
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing recognition of the value of forests for carbon storage, and hence interest in estimating Above Ground Biomass (AGB) for individual trees and across forests. Field-based inventories of AGB for hundreds of trees based on variables such as height and Diameter at Breast Height (DBH) can be costly and labor intensive, and hence there is increasing interest in evaluating remote sensing methods as an alternative. In this study, we assessed the suitability of Light Detection and Ranging (LiDAR) derived Canopy Height Model (CHM) based on drone data to estimate tree heights and hence AGB in a mixed species (56 species) even aged (∼10 years old) arboretum in subtropical Queensland, Australia. First, field-based estimates of AGB were obtained for a stratified random sample of 287 trees across the arboretum based on height, DBH and species wood density. Then CHM values were obtained based on LiDAR data for the whole arboretum and compared with the field data. The CHM values were correlated with field data for individual trees including height (r = 0.85), DBH (0.52), and AGB (0.52), using Pearson’s correlation coefficients. Using a linear regression, CHM was used to predict the height (R2 = 0.73, height = 1.9436 + 0.8471 *CHM), and AGB (R2 = 0.43, ln(AGB) = 0.4904 + 0.1335 *CHM) for individual trees. Incorporating other remote sensing data, such as Sentinel-2 derived vegetation indices (vegetation index, enhanced vegetation index and leaf area index) did not significantly improve the accuracy of the AGB estimates per tree. The outcome of this work confirms that LiDAR derived CHM is a good predictor of individual tree heights and a moderate predictor of AGB and could therefore be used as a proxy for biomass estimation for individual trees and over urban forests.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».